三、模型部署 选择推理框架:选择一个支持INT4量化推理的推理框架,如TensorFlow、PyTorch或OpenVINO。 加载量化模型:使用所选的推理框架加载量化后的ChatGLM3-6B模型。 优化推理配置:根据英特尔CPU的特性,调整推理框架的配置,以最大化推理速度和能效。 部署模型:将优化后的模型部署到英特尔CPU上,准备进行实际应用。 四、...
Int4 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求: 内存:>= 8GB NVIDIA显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) Int16 版本的 ChatGLM3-6B最低的配置要求 内存:>= 16GB NVIDIA显存: >= 13GB(4080 16GB)(4080 16GB) 但是,并不是所有人都有独立NVIDIA显卡的机器,尤其一个RTX 4080 16GB显卡8000元多,不是普通人可以承...
一、INT4量化简介 INT4量化是一种将浮点数转换为4位整数的技术。通过量化,我们可以显著减少模型的存储需求和计算复杂度,从而实现模型在资源受限设备上的高效运行。然而,量化也可能导致模型性能的下降,因此需要在保持性能和降低资源需求之间取得平衡。 二、ChatGLM3-6B模型量化流程 模型准备:首先,我们需要准备预训练的C...
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...
最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求:内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) ...
ChatGLM3-6B is the latest open-source model in the ChatGLM series. ChatGLM3-6B introduces the following features (1) More Powerful Base Model (2) More Comprehensive Function Support (3) More Comprehensive Open-source Series. PublisherKnowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua...
更全面的开源序列:除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K 硬件环境 Int4 版本 ChatGLM3-6B最低配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) ...
最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求:内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) ...
最低要求:为了能够流畅运行 Int4 版本的 ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求: 内存:>= 8GB 显存: >= 5GB(1060 6GB,2060 6GB) 为了能够流畅运行 FP16 版本的,ChatGLM3-6B,我们在这里给出了最低的配置要求:内存:>= 16GB 显存: >= 13GB(4080 16GB) ...
- 安装必要的软件工具:确保安装了Intel的MPS后端,这是在英特尔GPU上运行ChatGLM3-6B模型所必需的。 - 设置虚拟环境:使用BigDL-LLM工具包来创建和管理虚拟环境,这有助于简化模型的加载和部署过程。 2. 模型转换 - 从FP16到INT4:由于INT4精度比FP16高,能够提供更高的计算效率,因此需要将ChatGLM3-6B模型从FP16...