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 以及用于数据分...
成功部署ChatGLM3-6B模型后,可以将其应用于各种实际场景中,如智能客服、问答系统、文本生成等。同时,为了进一步提高模型性能和稳定性,可以进行以下优化: 模型微调:根据具体应用场景,对模型进行微调,以提高模型精度和泛化能力。 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...
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) 代码语言:javascript 复制 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...
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...
6.手把手一起在本地CPU上部署ChatGLM3-6B_cpu部署chatglm3-6b-CSDN博客 我的今天一天的一些没有收获的收获: markdown会用代码块格式了 代码工作更规范了,更像程序员了。包括这篇文章我写出来的所有内容都是掌握了的。 果然还是官方文档最靠谱最应该看!!!最后运行出的还是官方的代码,别人的没运行出来,尤其是...
注意:我这里是使用CPU跑的模型,就像图片上显示的,如果是使用GPU就默认即可(前提是cuda已经安装完成),原来的文件是没有将CPU跑的代码写上去的,默认就是GPU。 第六步、修改网页Demo 这里的文件是web_demo.py。 和上面一样,这里只需要修改加载的模型路径,以CPU还是GPU运行,也是和上面一样。
ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调,让它在某个领域工作的更好,比如代码编写、电商文案编写等。另外开发者还能对模型进行量化,使用较低的数字精度来表示权重,这使得模型可以运行在消费级显卡甚至CPU上。 ChatGLM3-6B的仓库地址:github.com/THUDM/ChatG… ...