GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路中,用线上云算力的资源部署了一套 ChatGLM2-6B,最后显示一行提示: “This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from Terminal to deploy to Spaces (https://huggingface.co/spaces)” 意思:“这个地址只有...
4、依赖包安装完成后,下载模型,由于国内网络限制的原因,https://huggingface.co已经无法访问,可以通过国内的镜像网站(https://aliendao.cn/)进行下载,在网站首页搜索条中搜索“chatglm2-6b”,可以找到对应的模型,chatglm2-6b、chatglm2-6b-int4有对应的下载地址,具体下载方式: 1)、可以手动下载(注:该网站需要...
这个工具的使用非常简单,如下图所示,你只需要找到对应的模型所在的HuggingFace地址,直接输入到下面就可以计算了。还可以根据float32、float16、int8、int4量化结果估算。 下面我们使用这个工具估算一下清华大学ChatGLM-6B模型的结果(第一代的ChatGLM-6B模型信息卡地址:https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained...
还可以根据float32、float16、int8、int4量化结果估算。 下面我们使用这个工具估算一下清华大学ChatGLM-6B模型的结果(第一代的ChatGLM-6B模型信息卡地址:https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/ChatGLM-6B)。 可以看到,该工具估算的ChatGLM-6B模型在不同精度下的训练和推理的显存需求结果如下:...
environ["http_proxy"] = "http://xxxxxxx:xxxx" # 代理设置 # os.environ["https_proxy"] = "http://xxxxxxx:xxxx" # 代理设置 repo_id = "THUDM/chatglm-6b" # 模型在huggingface上的名称 cache_dir = "./cache/" local_dir = "ckpt/chatglm_6b" # 指定要创建的目录路径 local_dir_use_...
比如想要看GLM-6B的情况,可以输入“THUDM/chatglm-6b”。 不过有一些模型会存在限制,需要获取APItoken后才能开始计算,比如Llama-2-7b。 我们找了几个大模型实测,可以看到当模型规模达到百亿参数后,内存要求被直线拉高。 基础版的BERT还是对GPU相当友好滴 ...
当然,也欢迎来群里随便聊聊 +2 分享712 chatglm吧 shengleqinai 求助大神!模型启动报错403什么的报错是 raise SSLError(e, request=request) requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /chatglm2-6b-int4/resolve/main/网页链接 (...
huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir download/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False 1. 以llama3为例,申请信息不要填国内的,会被reject。 huggingface文档加载模型:llama3_path是本地的模型存储路径。
FinGPT v3.3 use llama2-13b as base model; FinGPT v3.2 uses llama2-7b as base model; FinGPT v3.1 uses chatglm2-6B as base model. Benchmark Results: Weighted F1FPBFiQA-SATFNSNWGIDevicesTimeCost FinGPT v3.3 0.882 0.874 0.903 0.643 1× RTX 3090 17.25 hours $17.25 FinGPT v3.2 0.850...
Because of this, when I train the ChatGLM-6B, every things is fine; but when I train the ChatGLM2-6B, an error occurs during the model forward pass loss computing: RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:3 and cuda:0! (...