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,以模拟量化推理的效果;而校准则是使用数据集对模型进行量化,以获取最佳的量化参数。 生成量化模型:完成量化训练或校准后,...
量化工具选择:选择一个适用于INT4量化的工具,如TensorFlow的Quantization API或PyTorch的QAT(Quantization Aware Training)方法。 量化训练:使用选定的量化工具对ChatGLM3-6B模型进行量化训练。量化训练可以帮助模型适应量化引起的噪声,从而减小性能损失。 模型验证:量化训练完成后,对量化模型进行验证,确保其在不同数据集上...
model_path = "D:/Dev/AGI/chatglm/chatglm3-6b" #替换为您下载的ChatGLM3-6B 模型目录 # 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) # 载入tokenizertokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remo...
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,...
# 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, ...
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) ...
【大模型研究】(8):在AutoDL上部署,一键部署Qwen-1_8B-Chat-Int4量化版,需要2.5G显存,非常适合在智能机器人/边缘计算上部署 716 -- 35:10 App 【大模型研究】(4):在AutoDL上部署,一键部署DeepSeekCoder大模型,可以快速生成各种代码,程序员代码生成利器!效率非常高! 6489 1 15:43 App 【Dify知识库】(12...
为了提高文本生成速度,你可以尝试以下方法: 确保你的网络连接稳定,并尝试从本地加载模型参数。 考虑使用更高级的显卡,如H100 GPU,这些设备在运行大型模型时通常具有更好的性能。 检查是否有可用的优化版本或更新版本的ChatGLM3-6B,例如int4量化版本。 2024-01-08 14:17:49 赞同 21 展开评论 打赏 相关...
**问题描述 使用本地模型, chatglm3-6b-int8 (chatglm3-6b int8量化后模型),启动后 对话后台会报错。 **复现问题的步骤 修改 modelConfig为量化模型,并且地址修改为本地路径 启动 python startup.py -a 界面可以正常显示,模型也可以正常加载(使用单独的chatglm3-6b-int8