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、...
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...
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...
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...
DescriptionChatGLM3-6B 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.
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）系统要求 操作系统：Windows、...
硬件环境最低要求: 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)系统要求操作系统:Windows、Linux ...
安装加速器(可选):如P个叉等,以便于下载模型权重。 确保硬件环境符合要求: 检查GPU显存是否满足要求,至少6G显存用于最小量化等级(int4)的推理。 确保GPU显存超过14GB以流畅运行各个量化等级的模型。 模型部署流程: 详细的部署步骤将在接下来的内容中介绍,包括如何配置GPU、下载模型权重等。分享...
在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部署门槛。 更长的序列长度:ChatGLM-6B的序列长度达到了2048,相比GLM-10B的1024序列长度,支持更长的对话和应用。 此外,ChatGLM-6B还使用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术,使其在生成回答时更加符合人类的偏好。虽然其规模不及千亿模型,但ChatGLM-6B通过...
在Windows系统下部署运行ChatGLM3-6B模型,对于希望构建本地AI聊天机器人或进行自然语言处理研究的用户来说,是一项既有趣又富有挑战性的任务。本文将详细介绍从硬件配置查询到模型测试的全过程,并推荐千帆大模型开发与服务平台作为高效部署的解决方案。 一、硬件配置查询 在部署ChatGLM3-6B模型之前,首先需要确认计算机的...