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理解减弱,但这个要看实际情况,至少Qwen的14b量化到Int4我没发现有什么问题,官方给出的分数对比也表明影响很微小,所以取决于你的要求和硬件条件 如果要量化,那么目前...
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理解减弱,但这个要看实际情况,至少Qwen的14b量化到Int4我没发现有什么问题,官方给出的分数对比也表明影响很微小,所以取决于你的要求和硬件条件 如果要量化,那么目前...
因为我的显卡是 2080ti,只有 12G 显存,无法运行完整版的 ChatGLM3-6B(需要至少 13G),因此只能运行 8bit 的量化版本。需要修改 startup.py,将此处改为 True。 实测是占用 6.6G 左右 输入如下命令启动 python startup.py -a 到这里就启动完毕。
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...
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...
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。
大语言模型部署的显卡消耗 由于大语言模型本身是神经网络结构，庞大的参数量对于显卡的性能消耗较高。我们此处给出模型部署推理与显存消耗的对应关系：可以看出，若不考虑模型微调，对于上述排名中表现较好的6B 或 7B 模型，部分消费级显 卡就可以实现模型的推理。以 ChatGLM2-6B 为例，若不做量化直接部署，则需约 ...
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...
Langchain 最主要的特色是可以将 LLM 应用研发过程中的交互 Prompt、LLM 模型调用、语言模型与环境互动的自适应等方式融为一体。 腾讯技术工程官方号 2023/10/19 6870 ChatGLM实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》 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》,...
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...