【大模型研究】(7):在AutoDL上部署,一键部署最新的chatglm3-6b,8bit量化需要8G内存,发现下载需要48G硬盘了,但是模型只有12Gchatglm3在2024年1月3日做了小版本升级。https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary一键部署脚本:https://gitee.com/fl
ChatGLM3-6B 提示词工程经验 chatglm3-6b 有三个版本,base,chat微调后的,以及32k版本。 首先,三个消耗的显存都在13GB左右,8bit量化会占用更少,但在half的情况下,至少需要rtx 3090的24GB来部署推理,推理速度和rtx4090的速度差不多,基本上跟回复的token长度有关,日常使用基本上在10s以内。 其中,generate型生成...
BigDL-LLM是基于英特尔® XPU(如CPU、GPU)平台的开源大模型加速库;它使用低比特优化(如FP4/INT4/NF4/FP8/INT8)及多种英特尔® CPU/GPU集成的硬件加速技术,以极低的延迟运行和微调大语言模型。 BigDL-LLM支持标准的PyTorch API(如 HuggingFace Transformers 和 LangChain)和大模型工具(如HuggingFace PEFT、DeepS...
git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b.git Modelscope git lfs inst...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True...
在云主机上使用4090部署,使用fastchat框架成功部署Baichuan2-13B-Chat模型,8bit运行模式,可以进行问答啦! 1008 -- 22:04 App 【大模型研究】(5):在AutoDL上部署,一键部署DeepSeek-MOE-16B大模型,可以使用FastChat成功部署,显存占用38G,运行效果不错。 446 -- 13:15 App 【大模型研究】(3):在AutoDL上部署,...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).flo...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True...
模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) 代码语言:javascript 复制