玩转大模型!在GPU云平台部署ChatGLM3-6B 本案例以 “ChatGLM3-6B” 模型为例,指导如何在平台开发环境中部署模型。 ChatGLM3-6B:是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代对话流畅、部署门槛低等优秀特性的基础上,ChatGLM3 具备更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列,详情可参考ChatGLM3-...
更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。开源地址 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 准备工作 GPU服务器，显存最少13G以上 FRP内网穿透（由于服务器...
/root/ChatGLM3/start.sh web_gradio 方式二): Web 网页版对话，通过 GpuMall 平台自定义服务方式进...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。 一、安装AI大模型所需依赖项(使用GPU) 由于大语言模型参数量较大,对资源的算力需求高,而CPU资源有限,所以需要采用GPU去进行训练。 安装NVIDIA驱动以及CUDA Toolkit 11.8,地址如下:https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-ar...
https://gitee.com/Pauntech/chat-glm3/blob/master/chatglm3_web_demo_gpu.py 并运行: 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。
streamlit run chatglm3_web_demo_gpu.py 运行结果如下: 35 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。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请...
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit ...
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,可以使用 MPS 后端...
安装完成后新建个python脚本导入torch库,检查下 torch.cuda.is_available() 输出,如果为True证明安装的是GPU版本torch,否则是CPU版本,建议安装GPU版本 接着下载模型,模型优先发布在Hugging Face上,地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 不翻墙下载速度很慢,也可以从ModelScope(魔搭社区)下载,地址:https:...
从零微调行业大模型,过程可视化呈现。大模型|LLM|大模型微调 3472 20 29:31 App 单机多卡环境下轻松部署ChatGLM3 -6B模型,合理应用与灵活管理GPU资源 5778 27 180:22:34 App 【知乎大模型】2024最好的LLM全栈工程师教程|80集带你从入门到实战! 2103 3 7:41 App 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM...