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...
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。 在项目目录下常见启动bat文件: python.exe D:\BaiduNetdisk...
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、DeepSpeed、...
部署模型:将优化后的模型部署到英特尔CPU上,准备进行实际应用。 四、性能评估 在部署完成后,使用适当的评估指标对模型的性能进行评估,如推理速度、准确率和能效等。确保量化后的模型在实际应用中能够满足您的需求。 五、总结 通过本文的介绍,您已经了解了如何在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化和部署。量化...
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。ChatGLM3-6B是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。 问卷: 引用自:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 请使用命令,将 ChatGLM3-6B 模型下载到本地 (例如,保存到 D 盘) : ...
模型架构:ChatGLM3 基于Transformer架构,并进行了进一步的优化和改进,以提高模型的性能和效率。 硬件环境 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...
- 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: ...
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...
更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的预训练模型中最强的性能。
# 载入ChatGLM3-6B模型并实现INT4量化 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, trust_remote_code=True) # run the optimized model on Intel GPU model = model.to('xpu') # 载入tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, ...