步骤: 1.本地操作系统window11+cpu(不要问我为啥用cpu...)+ 12G内存(捂脸,硬撑...) 2.python 版本管理平台安装:Anaconda (官网) Anaconda 是一个流行的 Python 数据科学平台,它提供了 Python 语言的环境管理、包管理以及众多科学计算相关的包。Anaconda 包括了 Python 语言本身、Jupyter Notebook 以及用于数据...
一、硬件配置查询 在部署ChatGLM3-6B模型之前,首先需要确认计算机的硬件配置。由于ChatGLM3-6B模型对计算资源有一定的要求,特别是在GPU环境下运行时,需要确保显卡具备足够的显存。建议通过设备管理器或DirectX诊断工具查看显卡型号和显存大小,确保显卡显存至少达到6GB(GPU运行)或内存至少达到32GB(CPU运行)。 二、环境准备...
系统优化:优化系统环境,如调整CPU和GPU的使用策略、优化内存管理等。 部署方案:考虑使用容器化部署方案,如Docker等,以便更好地管理和扩展模型服务。 此外,在实际应用中,还可以结合千帆大模型开发与服务平台提供的各种工具和服务,进行模型的开发、部署和管理。千帆大模型平台提供了丰富的模型库、高效的训练框架和便捷的...
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,来加速模型的推理计算。 使用方便:对于...
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).float() 3.3 Mac 部署 对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac,可以使用 MPS 后端来在 GPU ...
无需显卡！用CPU搞定大模型运行部署！【详细手把手演示】_哔哩哔哩_bilibili THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3...
ChatGLM3-6B作为一个大型的自然语言处理模型,其部署和推理同样面临着这样的挑战。本文将介绍如何在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化,并实现高效的部署。 一、前置准备 在开始之前,请确保您已经具备以下条件: ChatGLM3-6B模型:您可以从官方渠道获取该模型的预训练权重和配置文件。 英特尔CPU:选择一个支持...
大模型支持在Windows, Linux, Mac上部署。 推荐使用Linux操作系统,特别是乌班图,因为其具有更强大的包管理工具和与多种编程语言及开源工具的兼容性。 乌班图是一个用户友好、易用的Linux发行版,介于Windows和Mac之间。 硬件需求: Chat glm36B支持在CPU、GPU和Apple的M系列芯片上运行。 在CPU上运行至少需要32G内存,但...
本文以聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在AMD CPU上部署ChatGLM3-6B语言模型。 背景信息 ChatGLM3是ChatGLM系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持和更全面的...