3.4 多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么可以将模型切分在多张GPU上。首先安装 accelerate:pip install accelerate,然后通过如下方法加载模型: 代码语言:javascript 复制 from utilsimportload_model_on_gpus model=load_model_on_gpus("THUDM/chatglm3-6b",num_gpus=2...
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 量化...
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，我们在这里给出了最低的配置要求： 内存：>= 16GB 显存: >= 13GB（4080 16GB）系统要求 操作系统：Windows、Lin...
点击运行代码 资源配置选择:B1.large, 24G的显存足够加载模型了。其他的不需要设置,然后点击右下角的开始运行。 Step.2 配置环境 等右边两个工具全部加载完毕之后,再点击JupyterLab进入开发环境~ 进入界面之后是这样的,然后点击这个小加号。 点击terminal,进入终端。 设置镜像源、克隆项目 升级apt,安装unzip apt-get...
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...
开源地址 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 准备工作 GPU服务器，显存最少13G以上 FRP内网穿透（由于服务器并未开放其他端口，临时才有这种方式实现外网测试访问，如果官方提供外网端口可忽略）机器配置 型号：NVIDIA 4090 CPU：16 核 内存：100 G 显存：24 G 磁盘：100G - 800G 系统环境：ubuntu 22.04, ...
1. 选择 ChatGLM3-6B 镜像创建实例 提示 训练 ChatGLM3-6B 模型，显卡显存建议选择等于大于 16GB...
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 以命令行对话为例,找到加载模型的代码(前文已提到不同demo下该代码的位置),修改其为 记得要将device_map="auto"去掉,quantize中参数4也可改为8,本人笔记本4060显卡在4-bit量化后能够流畅运...
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() 1.
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...