英特尔CPU:选择一个支持量化推理的英特尔CPU,如至强系列。 量化工具:选择一款适合您模型的量化工具,如TensorFlow的量化API或英特尔的神经网络压缩工具包。 二、模型量化 加载模型:首先,使用所选的量化工具加载ChatGLM3-6B模型,并准备进行量化。 选择量化方案:根据您的需求,选择INT4量化方案。INT4量化将模型的权重和激活...
BigDL-LLM 的主要特点包括: 低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模...
量化工具选择:选择一个适用于INT4量化的工具,如TensorFlow的Quantization API或PyTorch的QAT(Quantization Aware Training)方法。 量化训练:使用选定的量化工具对ChatGLM3-6B模型进行量化训练。量化训练可以帮助模型适应量化引起的噪声,从而减小性能损失。 模型验证:量化训练完成后,对量化模型进行验证,确保其在不同数据集上...
model_path = "D:/Dev/AGI/chatglm/chatglm3-6b" #替换为您下载的ChatGLM3-6B 模型目录 # 载入ChatGLM3-6B模型并实现INT4量化 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, trust_remote_code=True) # 载入tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_...
较低的部署门槛:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部署门槛。 更长的序列长度:ChatGLM-6B的序列长度达到了2048,相比GLM-10B的1024序列长度,支持更长的对话和应用。 此外,ChatGLM-6B还使用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术,...
并运行: streamlit run chatglm3_web_demo_gpu.py 左滑查看更多 运行结果如下: 05 总结 BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、bigdl-llm[xpu]安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4量化以及在英特尔独立显卡上的部署。
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) ...
模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G +++++++++++++++ 2、教程开始: ===准备工作=== 1.安装vscode,用于编辑代码 >>>打开插件库,安装中文语言包 >>>安装markdown all in one,用于看md文件 2...
量化训练:支持动态和静态两种量化训练方式,以及权重全局量化和 Channel-Wise 量化。 知识蒸馏:支持在 teacher 网络和 student 网络任意层添加组合 loss,以及多种蒸馏策略。 轻量级神经网络结构自动搜索:支持基于模拟退火的轻量模型结构自动搜索 Light-NAS。 自动模型压缩:支持基于模拟退火自动网络剪枝。 PaddleSlim 的便利...
# 载入ChatGLM3-6B模型并实现INT4量化 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, trust_remote_code=True) # run the optimized model on Intel GPU model = model.to('xpu') # 载入tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, ...