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...
Int4 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求: 内存:>= 8GB NVIDIA显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) Int16 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求 内存:>= 16GB NVIDIA显存: >= 13GB(4080 16GB)(4080 16GB) 但是,并不是所有人都有独立NVIDIA显卡的机器,尤其一个RTX 4080 16GB显卡8000元多,不是普通人可以承...
配置模型运行环境:根据模型代码的要求,配置相应的运行环境,包括Python版本、CUDA版本、依赖库等。 运行模型代码:使用Python命令运行模型代码,根据代码要求输入相应的参数和配置信息。 等待模型运行结果:等待模型运行完成后,可以查看模型的输出结果,并根据需要进行后续处理。 通过以上步骤,我们就可以在CentOS操作系统上成功部署...
它非常适合进行数据科学、机器学习和人工智能领域的研究和开发工作。Anaconda 是由 Conda 公司的产品,Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统,它允许用户轻松地安装、运行和更新包和它们的依赖项。Anaconda 使用了 Conda 的基础架构,并提供了一个预配置的环境,包含了进行数据科学工作的所有必需品。 下载入口 成功安装...
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...
根据系统需求,安装合适的Python版本,并配置好Python环境变量。 2. 安装PyTorch框架 确保安装的PyTorch版本与模型要求一致,并配置好CUDA版本和GPU驱动。 3. 安装其他依赖库 使用pip安装NumPy、transformers、torchvision等必要的Python库。推荐使用国内镜像源,以提高下载速度和成功率。 4. 配置系统参数 根据模型运行需求,调...
配置要求 官方推荐 我们仅提供了单机多卡/多机多卡的运行示例,因此您需要至少一台具有多个 GPU 的机器。本仓库中的默认配置文件中,我们记录了显存的占用情况: SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。 P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。
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) ...
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 set ONEAPI_DEVICE_SELECTOR=level_zero:1 然后,请下载范例程序并运行: ...