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...
Langchain-Chatchat项目:1.2-Baichuan2项目整体介绍 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...
如果为了体验使用该项目,可以使用线上模型,不需要太高的硬件要求。 如果想要顺利在GPU运行本地模型的 int4 量化版本,至少需要以下的硬件配置 ChatGLM2-6B & LLaMA-7B 最低显存要求: 7GB 推荐显卡: RTX 3060, RTX 2060 1. 2. 3. LLaMA-13B 最低显存要求: 11GB 推荐显卡: RTX 2060 12GB, RTX 3060 12GB...
千问1.5量化+Langchain-chatchat本地部署实操与踩坑 爱折腾的纸杯先生 · 2360阅读 本篇将进一步帮你调通2.10的两个API扩展 一、搜索引擎API 大模型乍一看上知天文下知地理,但你问它最新的实时信息它就傻了,训练一个模型的周期以月为单位,最新发布模型也会有几个月时间差;那么结合向量库原理,从在线搜索引擎获...
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...
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...
而使用 Langchain 这一框架，我们可以省去上传文档的步骤，直接将批量文本处 理好后在本地进行提问，能够大幅提升使用效率。如上图中框架结构，用户在使用前需要先将本地各类文件格式进行读取并简单清洗处理，由于受到 LLM 最大输入 token 的限制，我们需要根据文本实际情况进行分段处理，得到向 量化之后的数据后将其...
ChatGLM-6B 模型硬件需求 量化等级最低GPU 显存(推理)最低GPU 显存(高效参数微调) FP16(无量化) 13 GB 14 GB INT8 8 GB 9 GB INT4 6 GB 7 GB Embedding 模型硬件需求 本项目中默认选用的 Embedding 模型 GanymedeNil/text2vec-large-chinese 约占用显存 3GB,也可修改为在 CP...
开源量化模型数据优化 思路:构建几十万量级的数据,然后利用这些数据对大模型进行微调,以将额外知识注入大模型; 掘金安东尼 2024/04/12 4680 专为数据库打造:DB-GPT用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式 gpt模型LLM数据库db 2023 年 6 月,蚂蚁集团发起了数据库领域的大模型框架 DB-GPT。DB-GPT 通过融合先进...