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...
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...
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.
# 载入ChatGLM3-6B模型并实现INT4量化 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, trust_remote_code=True) # 载入tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) # 制作ChatGLM3格式提示词 ...
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) ...
优化的模型架构和大小:ChatGLM-6B吸取了GLM-130B的训练经验,修正了二维RoPE位置编码实现,并使用传统FFN结构。其62亿的参数大小适中,使得研究者和个人开发者能够轻松地进行微调和部署。 较低的部署门槛:结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以在消费级显卡上进行本地部署。在INT4量化级别下,最低仅需6GB显存,大大降低了部...
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、...
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...