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...
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...
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。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) 代码语言:javascript 复制 model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trus...
配置模型路径:将下载的项目文件和模型文件放置在合适的目录下,并修改测试代码中的模型路径。 五、模型量化(可选) 对于显存有限的用户,可以考虑对模型进行量化处理,以减少显存占用。例如,可以使用int4量化版本,但需要注意量化后可能对模型性能产生一定影响。 六、模型测试 运行测试代码:在Conda环境中运行项目提供的测试...
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...
默认这里运行需要你电脑16G 显存,如果你电脑只有8G显存 就需要量化操作 如何量化? 修改basic_demo/cli_demo.py 文件中 model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").eval() 变为 model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).quantiz...
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。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True...
记得要将device_map="auto"去掉,quantize中参数4也可改为8,本人笔记本4060显卡在4-bit量化后能够流畅运行,但模型输出效果也会差一些,毕竟硬件太拉。。。 至此已经完成了ChatGLM3本地部署,如果想让模型侧重于某方面应用,后续还需要微调。 参考的网上文章: ...
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。 3.2CPU 部署 如果你没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行推理,但是推理速度会更慢。使用方法如下(需要大概 32GB 内存) model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).flo...
ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,具有对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。本文将带领读者在CentOS 7.9系统上完成ChatGLM3-6B模型的部署,为实际应用提供指导。 一、硬件与软件环境准备 1. 硬件要求 ChatGLM3-6B模型需要较高的计算资源,为了确保模型能够顺利运行,建议服务器配置...