注意,ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。本教程只是介绍了一种用法,无权给予任何授权! 推荐配置** 依据官方数据,同样是生成 8192 长度,量化等级为 FP16 要占用 12.8GB 显存、int8 为 8.1GB 显存、int4 为 5.1GB 显存,量化后会稍微影响性能,但不多。 因此推荐配置...
性能对比指标FastGPT标准 RAG 框架响应延迟 (P95)<500ms1-2sGPU 内存占用4GB (INT8)16GB (FP16)单机 QPS200+50-100局限性模型灵活性低:仅支持部分预训练模型(如蒸馏版 GPT、ChatGLM-6B)。高级功能收费:如集群部署、定制模型优化需商业授权。 4. 高级功能对比检索能力框架混合检索多模态检索动态过滤自定义排序...
6B级int4模型在骁龙865上速度大约为4~5 token / s详细测试数据点这里CMMLU精度测试模型Data精度CMMLU分数 ChatGLM2-6b-fp16 float32 50.16 ChatGLM2-6b-int8 float32 50.14 ChatGLM2-6b-int4 float32 49.63目前测试了ChatGLM2模型,具体测试步骤点这里...
【LLMs九层妖塔】分享一下打怪(ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、MiniGPT-4、FastChat、LLaMA、gpt4all等)实战与经验, - digger-yu/LLMsNineStoryDemonTower
python -m fastchat.serve.model_worker --model-path /xxx/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/ --worker-addresshttp://127.0.0.1:8087--controller-addresshttp://127.0.0.1:8087--host=127.0.0.1 --port=8088 注意: controller-address:就是我们3.2.1中启动的控制器服务的地址,用于模型工作进程与控制器通信。
② 01-Yi系列—34B-int8 ③ 书生系列—internlm2-20b ④ 智谱—ChatGLM3-6B 支持全量、gptq、awq量化格式!举一反三,支持绝大部分市面上能见得到的模型!具体型号到vllm官网去看! https://docs.vllm.ai/en/latest/ 演示系统:Ubuntu22.04(vllm仅支持Linux,wsl亦可) ...
An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena. - FastChat/fastchat/model/model_chatglm.py at cd59fd593063a6b634fcb0bc11c26f7a5a25f044 · lm-sys/FastChat
- THUDM/chatglm-6b - Alpaca/LLaMa """ import dataclasses from enum import auto, Enum from typing import List, Tuple, Any class SeparatorStyle(Enum): """Different separator style.""" SINGLE = auto() TWO = auto() DOLLY = auto() ...
model_path 模型地址,绝对位置路径,如:/chatglm2-6b-32k device 模型部署的硬件设备,如:cuda, mps, cpu gpu_max_memory 允许占用的显存大小,默认是20G load_8bit 加载8bit量化模型 cpu_offloading 是否启用bitsandbytes提供的cpu offload能力 awq_config 是否启用AWQ的4bit量化推理 stream_interval 大模型生成...
【Dify知识库】(10):Dify0.4.9版,改造支持MySQL,成功接入通义千问-7B-Chat-Int4做对话,本地使用fastchat启动,占6G显存 使用autodl服务器,两个3090显卡上运行, Yi-34B-Chat-int4模型,用vllm优化,增加 --num-gpu 2,速度23 words/s 【Dify知识库】(4):可能是全网首发!Dify知识库魔改Postgres数据库成MyS...