根据你的显卡能力,它有0.5/1.8/4/7/14/72b多个参数规模可选,其中14b参数表现出的理解力可以媲美甚至部分场景超越GPT3.5;而且千问的量化损失非常小,14b量化到Int4后,最低3000多元的16G显存显卡就能流畅推理,是一个非常好的选择。
简而言之,原本显卡跑不动的参数版本,量化后就能跑了,这张表列出了Qwen的各参数在不同精度下对显存的需求和平均推理速度,你可以根据你的硬件情况选择合适的版本: 以13G显存为例,原本只够7b的模型,但将14b模型量化到Int4后,13G显存也能跑了;量化也有缺点,由于牺牲了参数精度,理论上可能会让语言流畅度下降和语义...
我也第一时间体验了下,惊喜满满但也问题多多,新版本需要一个debug周期,在摸透之前2.10依然是高度可用的框架,我在之前的文章进行了手把手的部署教程: 纸杯先生:千问1.5量化+Langchain-chatchat本地部署实操与踩坑32 赞同 · 20 评论文章 本篇将进一步帮你调通2.10的两个API扩展 一、搜索引擎API 大模型乍一看上知...
中文文本嵌入模型m3e-base_数据集-飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 项目对服务器要求很高,因为chatglm2量化INT4要显存大于6G才能正常使用。使用pip install -r requirements.txt 安装依赖会安装cpu版本,会导致对话明显卡顿。因此安装过程中pytorch需要使用gpu版本。 pip config set global.index-url https://pypi....
量化模式开启方法 在server_config中调整Load_8bit参数为True启用量化模式。 加载其他模型指南 修改配置:在model_config中更新模型和Embedding的根目录路径。 下载模型:确保与配置文件中的模型名称一致。 错误解决:BaiChuan模型加载问题与通义千问模型加载报错 BaiChuan模型加载问题:通过更新transformers、torch和triton到指定...
由百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练,在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果,发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本,并提供了Chat版本的4bits量化。一.Baichuan2模型Baichuan2… ...
区块链model框架量化模型 上一章我们介绍了《如何使用Transformers加载和运行预训练的模型》,实现了与GPT模型的对话和咨询功能。然而,这种原生模型的知识是有限的,它无法对一些未知内容做出准确的回答,比如最新的时事、小众的小说,以及法院档案中的案件等。通过使用Langchain,我们有可能使GPT模型能够理解文章内容并进行分析...
我没有超过8G显存的显卡,只能使用int4量化的glm2-6b模型。实测,可以对话和加载知识库,但是新建知识库之后上传文本会黑屏重启,我不确定是不是我何处...
部署后，项目将运行在本地机器上，可通过访问特定端口（如8501）访问Web界面。实际使用中，硬件资源对性能影响显著。对于较慢的硬件配置，建议优化模型量化（如从FP16转换为int8）以提升速度。遇到的问题包括Python库安装慢、模型下载连接问题、命令不兼容、安装Qwen模型错误和register_controller报错等。解决...
chatglm的变体主要是量化版,即参数从浮点变成int,牺牲精度降低计算量,可以用cpu跑 Peft是huggingface提供用于Fineture的模块 lora,p-tuning,ChartGLM采用的微调方式 参考, https://zhuanlan.zhihu.com/p/627642632,大模型微调总结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/583022692,P-Tuning】 一种自动学习 prompt pattern 的...