model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常，运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\Chat...
下载ChatGLM3-6B项目: 访问ChatGLM3的GitHub项目页面,克隆项目到本地,如git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3。 下载模型文件: 使用modelscope工具下载ChatGLM3-6B模型文件,如通过from modelscope import snapshot_download; model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision="v1.0.0"...
去huggingface下载chatglm3-6b模型,然后将其放到项目根路径。开始推理将本项目export/modeling_chatglm.py覆盖chatglm3-6b里面的文件。 mv chatglm3-6b/modeling_chatglm.py chatglm3-6b/modeling_chatglm.py.bak cp export/modeling_chatglm.py chatglm3-6b/modeling_chatglm.py 复制 导出onnx。进入export文件...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了...
默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量...
使用BigDL-LLM量化并部署 ChatGLM3-6B 1.第一步:安装python环境 miniconda工具安装已经设置国内加速源:详见系列一:手把手教大家在本地运行ChatGLM3-6B大模型(一) 用下面的命令创建名为 py3.9 的虚拟环境: conda create -n py3.9 python=3.9 conda activate py3.9 ...
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不...
ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。它是 ChatGLM 系列的第三版,继承了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性...
创建命令:docker run -d --name chatglm3 --gpus all --network host bucess/chatglm3:1 回车后会自动下载镜像并在自己的电脑上运行起来 停止命令: docker stop chatglm3 再次启动命令:docker start chatglm3 科技 计算机技术 人工智能 AI 4060Ti16G ...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了...