一、环境配置 在部署ChatGLM3-6B模型之前,需要进行一系列的环境配置。首先,需要确保服务器或本地机器满足一定的硬件要求,包括内存32G以上(最低)、GPU(1*NVIDIA V100)及显存16G以上(最低)。其次,需要安装Python 3.10或3.11版本,以及PyTorch 2.1.2或1.8.1版本(根据具体需求选择)。此外,还需要安装Git、git-lfs等工...
方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,我们单卡的8GB是不满足的。具体需要13GB,可看上章节LLM-02中的实机运行内容。 方案3,虽然...
安装PyTorch框架,确保版本与模型要求一致。 安装其他必要的库,如transformers, torchvision等。 四、模型配置与优化 根据模型要求,配置CUDA版本和GPU驱动。 调整系统参数,如增加文件描述符数量、优化网络设置等,以适应大模型运行需求。 配置模型运行环境变量,如PYTHONPATH、LD_LIBRARY_PATH等。 五、模型加载与测试 编写Pyt...
安装加速器(可选):如P个叉等,以便于下载模型权重。 确保硬件环境符合要求: 检查GPU显存是否满足要求,至少6G显存用于最小量化等级(int4)的推理。 确保GPU显存超过14GB以流畅运行各个量化等级的模型。 模型部署流程: 详细的部署步骤将在接下来的内容中介绍,包括如何配置GPU、下载模型权重等。分享...
1. 硬件要求 ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,为了确保模型能够顺利运行,建议服务器配置如下: CPU:至少为Intel Xeon Gold 6248或更高性能的CPU,具有足够的计算能力和内存带宽。 内存:至少为256GB DDR4 ECC内存,以保证模型训练和推理过程中的内存需求。如果条件有限,至少应保证128GB内存。
分别配置模型路径以及模型的代码内核jupyter内核。 set IPYKERNEL=chatglm-6b-demo 因为在Code Interpreter: 代码解释器模式时,模型是在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务,因此需要定义jupyter内核在本项目的虚拟环境。 这样的话只有当环境变量为chatglm3_demo的情况下,Notebook才会使用我们定制的这...
配置环境变量:根据需要,配置相应的环境变量,如CUDA路径、Python路径等。 五、运行ChatGLM3-6B服务 完成上述步骤后,我们就可以开始运行ChatGLM3-6B服务了。 启动服务:在终端中进入ChatGLM3-6B的代码目录,运行启动脚本(如cli_demo.py或openai_api.py)来启动服务。根据脚本中的提示,修改模型文件路径等配置信息。 测试...
首先:执行命令,配置环境变量: 若系统中有集成显卡,请执行下面的命令,保证英特尔独立显卡是“xpu”指代的计算设备, 详情参考: https://github.com/intel-analytics/BigDL/issues/9768 然后,请下载范例程序并运行: https://gitee.com/Pauntech/chat-glm3/blob/master/chatglm3_infer_gpu.py ...
模型基础配置config.pbtxt 我们先交代模型仓库下的目录结构,在Triton要求的model_repository的目录下创建chatglm3-6b文件夹,结构如下 .├── 1 │ ├── chatglm3-6b │ │ ├── config.json │ │ ├── configuration_chatglm.py │ │ ├── gitattributes │ │ ├── modeling_chatglm.py │ ...