对ChatGLM3 进行加速的开源项目: chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本...
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。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...
3.1模型量化 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下: model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda() 模型量化会带来一定的性能损失,经过测试,ChatGLM3-6B 在 ...
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。 作者介绍: 刘力,深圳市铂盛科技有限公司的创始人。带领团队成功设计了多种计算机系统,并申请了多项专利和软件著作,铂盛科技为国家高新技术企业,深圳市专精特新企业。铂...
对ChatGLM3 进行加速的开源项目:chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上...
或者通过 git 克隆这个repo获得量化模型 git clone <https://www.modelscope.cn/tiansz/chatglm3-6b-ggml.git> 最后你将获得一个 3.27G 大小的 chatglm3-ggml.bin 文件。将它存储到你的工作目录下。 第二步 配置API环境 接下来,我们将进行API运行环境的配置。你需要在自己的电脑上安装Python 3.8以上的版本...
int8量化:约需6G GPU显存,考虑其他因素建议8G左右。 默认情况下,ChatGLM3-6B模型以FP16精度加载,因此大约需要16G GPU显存。若显存不足,可通过修改源码进行量化处理。 三、购买与配置云服务器 为了进行本地化部署,需要购买并配置一台云服务器。建议选择支持按量收费的云平台,以便根据实际需求灵活调整资源。在选择云...
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本上进行了性能测试。
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit ...