安装ZenDNN所需依赖。 后续安装的ZenDNN要求使用CPU版本的PyTorch,因此需要手动安装所需依赖。 pip install protobuf transformers==4.27.1 cpm_kernels gradio mdtex2html sentencepiece accelerate streamlit streamlit-chat pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu --extra-index-url https://downloa...
就 ChatGLM-6B 而言，其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数，也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此，只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数，在 ChatGLM-6B 开源 prompt-tun...
2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型 总结 安装前说明 尽管ChatGLM-6B的GitHub上提供了安装部署的教程,但是由于其提供的代码、预训练模型、配置文件并不是统一在一个地方,因此对于一些新手来说很容易出现各种错误。 此外,由于大多数人可能只有较少内存的GPU,甚至是只有CPU,那么只能部署量化版本的模型,这里...
然后从https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/ 手动下载模型参数文件,并将下载的文件替换到刚才新建的chatglm-6b 文件夹内。 5、修改为 CPU 运行 ChatGLM-6B 到ChatGLM-6B目录下,复制一份web_demo.py文件,重名为web.py。 修改5,6行为: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatgl...
用的cpu运行的,但配置实在不够,跑是能跑,慢死了。。。 首先,chatGLM-6B 不能直接在 Windows 中完成部署,需要使用 Linux 子系统,这就要求 windows 10 以上。 在Windows 中运行会一路报各种错误,只是体验一下实在是没必要一路处理错误到 windows 能跑起来,处理起来麻烦的很(主要不会),不然直接加入项目开发去...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32khttps://github.com/THUDM/ChatGLM31、前言#1.1、简介#清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身,以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助,在国内受到普遍欢迎。该...
如果不加 .float() 用:collate_fn = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, return_tensors="pt", padding=True)等的时候,会报错:"addmm_impl_cpu_" not implemented for 'Half'如果自己处理,一般就无所谓了,它是通过判断cuda是否有效和训练时的 no_cuda 判断的 ...
6.手把手一起在本地CPU上部署ChatGLM3-6B_cpu部署chatglm3-6b-CSDN博客 我的今天一天的一些没有收获的收获: markdown会用代码块格式了 代码工作更规范了,更像程序员了。包括这篇文章我写出来的所有内容都是掌握了的。 果然还是官方文档最靠谱最应该看!!!最后运行出的还是官方的代码,别人的没运行出来,尤其是...
AMD CPU 实例部署 ChatGLM-6B(ZenDNN) 简介:本文将基于阿里云 AMD 服务器g8a和 ChatGLM-6B 大模型,快速搭建出个人版聊天机器人。 一、背景介绍 ChatGLM-6B 是有清华大学开源的、支持中英双语对话的大语言模型,该模型基于 General Language Model(GLM)架构,具有 62 亿参数,并针对中文问答和对话进行了优化,可以...
阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapids或者Intel® Xeon® Sapphire Rapids,该实例支持使用新的AMX(Advanced Matrix Extensions)指令来加速AI任务。相比于上一代实例,八代实例在Intel® AMX的加持下,推理和训练性能大幅提升。