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
本文以聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在AMD CPU上部署ChatGLM3-6B语言模型。 背景信息 ChatGLM3是ChatGLM系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持和更全面的...
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
怎么本地CPU部署ChatGLM3-6B 一、环境准备 内存≥32G CPU核心≥8核心 推荐系统:Ubuntu 22.03 LTS 博主这里使用48核心,32g内存,Ubuntu22来演示 二、下载代码和模型文件 首先安装Git和python apt-get install -y git git-lfs python3 python3-pip 下载代码文件并安装依赖...
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...
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 ...