加载模型:首先,使用所选的量化工具加载ChatGLM3-6B模型,并准备进行量化。 选择量化方案:根据您的需求,选择INT4量化方案。INT4量化将模型的权重和激活值从浮点数转换为4位整数,从而实现模型大小的压缩和推理速度的提升。 量化训练或校准:根据所选的量化工具,进行量化训练或校准。量化训练是指在训练过程中引入量化噪声...
BigDL-LLM 的主要特点包括: 低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模...
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是基于英特尔®XPU(如CPU、GPU)平台的开源大模型加速库;它使用低比特优化(如FP4/INT4/NF4/FP8/INT8)及多种英特尔® CPU/GPU集成的硬件加速技术,以极低的延迟运行和微调大语言模型。 BigDL-LLM支持标准的PyTorch API(如HuggingFace Transformers和LangChain)和大模型工具(如HuggingFace PEFT、DeepSpeed、...
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,...
ChatGLM3-6B Chat Int4 DownloadFeatures Runs on RTX 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、...
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)...
# add .quantize(4).cuda() before .eval() and remove device_map="auto" to use int4 model client.py150行左右, self.model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").eval() 改为 self.model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_co...
BigDL-LLM 的主要特点包括: 低精度优化:通过支持 INT4/INT5/INT8 等低精度格式,减少模型的大小和推理时的计算量,同时保持较高的推理精度。 硬件加速:利用英特尔 CPU 集成的硬件加速技术,如 AVX(Advanced Vector Extensions)、VNNI(Vector Neural Network Instructions)和 AMX(Advanced Matrix Extensions)等,来加速模...