pip install -r requirements.txt 2.3 下载chatglm2-6b-int4的模型文件 从(https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4/tree/main)下载里面的模型文件下来,放到上面项目的model-int4目录(新建)里。 结果: 2.4 修改项目脚本文件进行配置,使用模型 修改web_demo.py: 运行结果: 作者简介:读研期间发表6篇SCI...
运行前安装pytorch-gpu,参考:cuda、cuDNN、pytorch-gpu安装与卸载 - 知乎 (zhihu.com) from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\xxx\ChatGLM2\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("D:\xxx\...
ChatGLM2-6B使用了Multi-Query Attention技术，可以在更低地显存资源下以更快的速度进行推理，官方宣称，推理速度相比第一代提升42%！同时，在INT4量化模型中，6G显存的对话长度由1K提升到了8K！这意味着，我们可以用更低的资源来支持更长的对话。甚至是读取更长的文档进行相关的提取和问答。ChatGLM2-6B升级4：更...
所以ChatGLM2-6B的CEval成绩超过GPT4确实提升巨大。但是，经过实际体验后，客观的说ChatGLM2-6B依然还和GPT4有一定差距，但是提升也确实很大。这并不是说CEval评估的不准，主要是一个评估的侧重点问题，这个也放到后续具体讨论。推理效率提高：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G ...
显卡内存为6GB,所以符合int4的模型。模型量化会带来一定的性能损失,ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。 ~]# git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4 四、部署运行 先修改对应文件的内容,将红色框框改成自定义的chatglm2-6b-int4的路径。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英...
3. 更高效的推理:ChatGLM2-6B引入了Multi-Query Attention技术,在更低的显存资源下以更快的速度进行推理,相比第一代提升了42%2。同时,INT4量化模型中,6G显存的对话长度由1K提升到了8K2。 4. 更加开放的协议:ChatGLM2-6B对学术研究完全开放,并允许申请商用授权2,而ChatGLM-6B则完全禁止商用3。
其次,上下文长度从 ChatGLM-6B 的2K 扩展到了32K,可以处理更长的对话内容。第三,推理速度提升了42%,并且在 INT4量化下,6GB 显存可以支持更长的对话长度,从1K 提升到了8K。最重要的是,ChatGLM2-6B 的权重对学术研究是完全开放的,这对于推动人工智能技术的发展具有积极意义。
模型文件夹 /home/jp/wzk/chatglm2-6b-int4/chatglm2-6b-int4 项目文件夹: 模型文件夹 启动项目 在项目的目录下,我们利用现成的直接启动:web_demo.py #先打开看一眼vim web_demo.py model_path是你下载的模型文件夹(如果你不是手动下载的话,可以不改,这样的话会自动下载) ...
基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K 。更开放的协议：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。如果您发现我们的...