yDownloadingandExtractingPackagesPreparingtransaction:doneVerifyingtransaction:doneExecutingtransaction:done##Toactivatethisenvironment,use##$condaactivateChatGLM3-6b-32k##Todeactivateanactiveenvironment,use##$condadeactivate(base)C:\Users\icube-nj\workspce>condaenvlist#condaenvironments:#base*C:\Users\icube-...
BigDL-LLM 工具包简单易用,仅需三步即可完成虚拟环境创建、BigDLL-LLM 安装以及 ChatGLM3-6B 模型的 INT4 量化以及在英特尔 CPU 上的部署。 作者简介 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。铂盛通过...
ChatGLM3-6B作为一个大型的自然语言处理模型,其部署和推理同样面临着这样的挑战。本文将介绍如何在英特尔CPU上对ChatGLM3-6B模型进行INT4量化,并实现高效的部署。 一、前置准备 在开始之前,请确保您已经具备以下条件: ChatGLM3-6B模型:您可以从官方渠道获取该模型的预训练权重和配置文件。 英特尔CPU:选择一个支持量...
模型准备:首先,我们需要准备预训练的ChatGLM3-6B模型,并确保其可以在英特尔CPU上正常运行。 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...
总之,在CPU服务器上部署ChatGLM3-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过合理的量化、环境配置和部署步骤,我们可以实现这一目标。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等工具的支持,我们可以更加高效地利用大模型的能力,推动人工智能技术的创新和发展。最热文章
/mnt/workspace/.cache/modelscope/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k 这个路径是模型下载位置的路径,将这个路径填入其他的demo里面也可以跑其他的demo了, 比如这个官方的demo项目 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git /你的路径 克隆之后就可以快乐的跑起来了~ ...
相关资料: 【ChatGLM3开源大模型仓库】:https://github.com/THUDM/ChatGLM3 【ChatGLM3-6B模型文件】:https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b 【xFasterTransformer大模型推理加速引擎】:https://github.com/intel/xFasterTransformer
数据盘:ChatGLM3-6B的运行需要下载多个模型文件,会占用大量存储空间,为了保证模型顺利运行,建议数据盘设置为100 GiB。 步骤二:创建Docker运行环境 安装Docker。 在Alibaba Cloud Linux 3上安装Docker可以参考安装Docker并使用(Linux)。 运行以下命令,确保Docker守护进程已经启用。 sudo systemctl status docker 运行以下命...
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 三、修改配置文件 首先,记录一下模型文件地址 pwd 进入basic_demo文件夹,编辑Web_demo_streamlit.py文件 cd basic_demo nano Web_demo_streamlit.py 需要更改的地方有2个 修改完成后Ctrl+O保存,Ctrl+X退出 ...
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 ...