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...
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...
请使用命令,将ChatGLM3-6B模型下载到本地(例如,保存到D盘): git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 1.2BigDL-LLM简介 BigDL-LLM是开源,遵循Apache 2.0许可证,专门用于在英特尔的硬件平台上加速大语言模型(Large Language Model, LLM)推理计算的软件工具包。它是在原有的BigDL框架基础上...
- 问题1:如果显存不够加入这个`.quantize(4)`,显存需要 6G,`.quantize(8)`,显存需要 8G,不需要重新下载量化后的模型 - 解决:`model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).quantize(4).to(DEVICE).eval()` ChatGLM3-6b-int8: - 问题1:`AttributeError: 'ChatGLMTokenizer'...
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...
为了解决这个问题,我们可以采用模型量化和优化技术,以在保持模型性能的同时,降低计算资源和内存的需求。 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...
【大模型研究】(9):通义金融-14B-Chat-Int4金融大模型部署研究,在autodl上一键部署,解决启动问题,占用显存10G,有非常多的股票专业信息 1.6万 5 17:35 App 【chatglm3】(7):大模型训练利器,使用LLaMa-Factory开源项目,对ChatGLM3进行训练,特别方便,支持多个模型,非常方方便 1438 97 11:28 App 三分钟一键部署...
模型 量化 显存要求 ChatGLM2 FP16 13G ChatGLM2 INT4 6G ChatGLM2-32k FP16 20G ChatGLM2-32k INT4 11G +++++++++++++++ 2、教程开始: ===准备工作=== 1.安装vscode,用于编辑代码 >>>打开插件库,安装中文语言包 >>>安装markdown all in one,用于看md文件 2...
#首先需要下载本仓库（国内可能会出现无法访问，多试几次）git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3cd ChatGLM3#使用 pip 安装依赖pip install -r requirements.txt 其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 及以上的版本，以获得最佳的推理性能。模型下载 HuggingFace 境外服务器可直接...
(2)最多4个元素 user_id string 否 表示最终用户的唯一标识符 message说明 名称类型描述 role string 当前支持以下:user: 表示用户assistant: 表示对话助手 content string 对话内容,不能为空 响应说明 名称类型描述 id string 本轮对话的id object string 回包类型。chat.completion:多轮对话返回 created int ...