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。
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...
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\joven\source\Github\ChatGLM2-6B-main\ChatGLM2-6B-main\web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b/", trust_remote_code=True) File "C:\Users\joven\miniconda3\lib\site-packages\transformers...
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...
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...
按照Readme的描述使用CPU推理ChatGLM2-6B-int4量化版本时报错,报错信息如下: 已完成的步骤: 将模型下载至本地并使用本地路径 改用.float()使用cpu 已安装[TDM-GCC](https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/),且勾选了OpenMP Solutions 我的解决思路是运行ChatGLM-6b-int4,如果ChatGLM-6b-int4可以运行,那么...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文...
实现采用的是simple_thu_chatglm6b learning_rate=5e-4 per_device_train_batch_size=16 gradient_accumulation_steps=1 模型部署 首先载入Tokenizer: fromtransformersimportAutoConfig,AutoModel,AutoTokenizer# 载入Tokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b",trust_remote_code=True) ...
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...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文...