三、模型部署 选择推理框架:选择一个支持INT4量化推理的推理框架,如TensorFlow、PyTorch或OpenVINO。 加载量化模型:使用所选的推理框架加载量化后的ChatGLM3-6B模型。 优化推理配置:根据英特尔CPU的特性,调整推理框架的配置,以最大化推理速度和能效。 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、...
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...
优化推理流程:分析推理过程中的瓶颈,优化数据处理和模型推理流程,提高整体性能。 通过以上步骤,我们可以成功在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化并部署。量化技术使得大型预训练语言模型在资源受限设备上运行成为可能,为实际应用提供了更广阔的场景。同时,通过性能分析和优化建议,我们可以进一步提高量化模型的性能,...
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、...
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,...
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) ...
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.安装cuda v12.1 3.安装python...
并运行: streamlit run chatglm3_web_demo_gpu.py 左滑查看更多 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。
@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...
AI模型部署:Triton Inference Server部署ChatGLM3-6B实践,config.pbtxt搭建起了客户端和服务端的桥梁,下一步编辑自定义后端脚本model.py,它基于config.pbtxt中的约定抽取对应的数据进行推理逻辑的编写,model.py内容portsysimportgcimportos。