加载模型:首先,使用所选的量化工具加载ChatGLM3-6B模型,并准备进行量化。 选择量化方案:根据您的需求,选择INT4量化方案。INT4量化将模型的权重和激活值从浮点数转换为4位整数,从而实现模型大小的压缩和推理速度的提升。 量化训练或校准:根据所选的量化工具,进行量化训练或校准。量化训练是指在训练过程中引入量化噪声...
BigDL-LLM 的主要特点包括: 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...
Int4 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求: 内存:>= 8GB NVIDIA显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) Int16 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求 内存:>= 16GB NVIDIA显存: >= 13GB(4080 16GB)(4080 16GB) 但是,并不是所有人都有独立NVIDIA显卡的机器,尤其一个RTX 4080 16GB显卡8000元多,不是普通人可以承...
在本文中,我们将聚焦于在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化,并分享部署该量化模型的具体步骤。通过量化,我们可以将模型的浮点参数转换为整数表示,从而减小模型大小并提高推理速度。此外,我们还将讨论在部署过程中可能遇到的挑战,并提供相应的解决方案。 一、INT4量化简介 INT4量化是一种将浮点数转换为4位整...
较低的部署门槛:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部署门槛。 更长的序列长度:ChatGLM-6B的序列长度达到了2048,相比GLM-10B的1024序列长度,支持更长的对话和应用。 此外,ChatGLM-6B还使用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术,...
ChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. ChatGLM3-6B introduces the following features (1) More Powerful Base Model (2) More Comprehensive Function Support (3) More Comprehensive Open-source Series.
最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求:内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) ...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k-int4 Part7使用ChatGLM3 ChatGLM3 提供了三种使用方式:命令行 Demo,网页版 Demo 和 API 部署;在启动模型之前,需要找到对应启动方式的 python 源码文件修改模型位置openai-api.py进行如下修改。
max_length (int, 可选): 生成文本的最大长度。默认为8192。 do_sample (bool, 可选): 是否从预测分布中进行采样。默认为True。 top_p (float, 可选): 采用nucleus采样时的累积概率阈值。默认为0.8。 temperature (float, 可选): 控制生成文本的随机性的参数。默认为0.8。
@register_tooldef get_ruyonet( pid: Annotated[int, '输入文章ID', True],) -> str:""" 通过文章ID获取文章内容 """ret = ""import requestsfrom bs4 import BeautifulSouptry:response = requests.get(f"https://51.RUYO.net/{pid}.html")if response.status_code == 200:soup = Beaut...