第二代的ChatGLM2-6B的基座模型使用了GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上训练，并做了模型对齐。而测试显示，第二代的ChatGLM2-6B比第一代模型有了很大提升，在各项任务中的提升幅度如下：可以看到，第二代模型的性能提升很高。由于第一代的ChatGLM-6B效果已经十分让人惊叹，因此第二代更加值...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低,完全版本仅需13GB显存即可进行推理,微调需要14GB显存,在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。 相比较第一代,第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级: ChatGLM2-6B升级1:基座模型升级,性能更加强大 第二代的Ch...
更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
Compile parallel cpu kernel gcc -O3 -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 C:\Users\Administrator.cache\huggingface\modules\transformers_modules\THUDM\chatglm2-6b-int4\382cc704867dc2b78368576166799ace0f89d9ef\quantization_kernels_parallel.c -shared -o C:\Users\Administrator.cache\huggingface\modules\tra...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低,完全版本仅需13GB显存即可进行推理,微调需要14GB显存,在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。量化等级最低GPU显存 FP16(无量化) 13GB INT8 10GB INT4 6GB相比较第一代,第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点...
我的解决思路是运行ChatGLM-6b-int4,如果ChatGLM-6b-int4可以运行,那么可以参照着ChatGLM-6b-int一步步调试以最终跑通ChatGLM2-6b-int4。 结果是发现ChatGLM-6b-int4也跑不通,不过已经有一些相关的[issue](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/issues/166)。
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM", trust_remote_code=True).cuda() 即可,删除“/chatglm2-6b”就行。 不用带后面的模型文件名称 pytorch_model.bin cafe-old-babecommentedJul 12, 2023 我把模型地址拿出来 就好了 你可以试试
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("E:\pycharm\ChatGLM2-6B\model\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("E:\pycharm\ChatGLM2-6B\model\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.quantize(bits=4, kernel_file...
单机微调int4的chatglm模型,在模型加载时出现错误,提示信息:Only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients Expected Behavior No response Steps To Reproduce 错误信息及相关参数如下: model_to_load_type: <class 'str'> /work/models/chatglm-6b-int4 ChatGLMConfig { ...
Load parallel cpu kernel failed C:\Users\admin\ .cache\huggingface\modules\transformers_modules\Chatglm2-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\Chatglm2-6b-int4\quantization.py", line 138...