使用BigDL-LLM 量化并部署 ChatGLM3-6B 第一步,创建虚拟环境 请安装 Anaconda,然后用下面的命令创建名为 llm 的虚拟环境: 第二步,安装 BigDL-LLM 执行命令: 第三步:运行范例程序 范例程序下载地址: https://gitee.com/Pauntech/chat-glm3/blob/master/chatglm3_infer.py 运行结果,如下所示: ChatGLM3-6B...
第一步:请下载并安装 Visual Studio 2022 Community Edition。安装时务必选择“使用 C++的桌面开发”。注意:不要修改默认安装路径! 下载链接: https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ 第二步:请下载并安装英特尔独立显卡驱动程序。 下载链接: https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/download/78...
模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM3-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。如果一切正常，运行一下命令后可以再http://localhost:8501启动chatGLM3大模型 (py3.10) D:\Dev\ChatGLM3>streamlit run composite_demo\main.pyYou can now view your Streamlit app in your browser.Local ...
1:准备git 环境、python3环境 2:执行如下脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 python -m venv chatglmEnv source chatglmEnv/bin/activate pip install -r requirements.txt 3:准备cuda环境 window电脑上先安装 下载:https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/12.0.0/local...
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。
如果显存不够,可以尝试使用量化后的模型,如.quantize(4)或.quantize(8)。 版本不兼容: 如果遇到版本不兼容的问题,如AttributeError: 'ChatGLMTokenizer' object has no attribute 'sp_tokenizer',可以尝试安装指定版本的依赖项,如pip install cpm_kernels protobuf==4.24.4 "transformers<4.34"。 数据类型不匹配:...
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 量...
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() 1.