在部署ChatGLM3-6B之前,需要对所需资源进行评估。根据模型的精度要求,GPU显存的需求有所不同: FP32精度:约需24G GPU显存,考虑其他因素建议32G左右。 FP16精度:约需12G GPU显存,考虑其他因素建议16G左右。 int8量化:约需6G GPU显存,考虑其他因素建议8G左右。 默认情况下,ChatGLM3-6B模型以FP16精度加载,因此大约...
注意的是,MODEL_PATH 一定对应自己下载完事模型之后的路径 chatglm3-6b模型进行推理经过测试至少需要使用13.1G显存。如果显存不够的话,可以开启量化,经过测试对于模型进行int4的量化需要的显存是6G。 需要进行开启模型量化请使用下面的代码进行模型的加载 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MODEL_PATH", trust_...
一般来说,台式机显卡需要2060(6G显存显卡)及以上显卡,笔记本则需要3060(8G显存显卡)及以上显卡。这里需要注意,同型号的显卡,移动端显卡(笔记本显卡)要比主机显卡(台式机显卡)性能要弱、显存也会更少。 如果你的电脑中出现这两种情况: 说明你的电脑上并没有安装NVIDIA的驱动,需要下载安装。如果有,可以跳过此章...
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...
3)如果量化为int8, 需要GPU显存大概 6G左右,如果考虑其他因素再加一点8G左右。 由于默认情况下,ChatGLM3-6B模型以 FP16 精度加载,因此大概需要16G左右; 如果显存不够需要修改源码进行量化处理,源码参考如下: model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) ...
共18条回复, 点击查看 Holly_u 当前有台rtx2060 卡单机,显存6G,win10 上已安装配置minicoda 3,cuda 驱动等,纠结如何选择:当前win10,安装双系统,公有云(有梯子,对linux 操作比较熟练,以前读书的时候也折腾过双系统)当前大模型仅限于玩玩,后续可能会涉及到相关应用开发 2024-02-19 09:577回复木羽...
两张A6000显卡96G显存,跑建模渲染速度飞起来!硬件配置 至强金牌6226R 16核心32线程两颗/128G ECC内存/RTX A6000显卡两张 AI画图显卡买哪款?1xxx-12999元共17块显卡Stable Diffusion绘图性能横向测评 4060ti被骂的根本原因你想过吗? 什么显卡能让ChatGPT跑在本地? 计算卡语言模型性能需求分析 ...
int8量化:约需6G GPU显存,考虑其他因素建议8G左右。 默认情况下,ChatGLM3-6B模型以FP16精度加载,因此大约需要16G GPU显存。若显存不足,可通过修改源码进行量化处理。 三、购买与配置云服务器 为了进行本地化部署,需要购买并配置一台云服务器。建议选择支持按量收费的云平台,以便根据实际需求灵活调整资源。在选择云...
结果: Loading checkpoint shards是在加载模型到显存 后续便可在Pycharm上进行模型有关开发。 终端验证 打开python,注意路径终端路径要和模型所在路径对应。 python 正常来说显存是参数2倍比较适合。由于电脑显存只有6G,推理时已经跑满。。。
- 问题1:如果显存不够加入这个`.quantize(4)`,显存需要 6G,`.quantize(8)`,显存需要 8G,不需要重新下载量化后的模型 - 解决:`model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).quantize(4).to(DEVICE).eval()` ChatGLM3-6b-int8: ...