# VisualGLM-6B-main/infer_hf.pyfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/work/home/VisualGLM-6B-main/huggingface/visualglm-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("/work/home/VisualGLM-6B-main/huggingface/visualglm-6b",trust_remote_code=...
VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以,FP16精度的模型需要15GB显存运行,而INT4量化版本需要8.7GB显存,比纯对话的ChatGLM-6B要求稍高。具体对比如下: 量化版本的模型支持CPU部署哦~ VisualGLM的局限性 尽管VisualGLM-6B是一项重大的成就,但它仍处于v1版本,并且已知存在一些限制,例如图像描述中的事实/幻觉问题、对图像...
下面将只量化ChatGLM,ViT 量化时误差较大 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda() 在sat实现中,需先传参将加载位置改为cpu,再进行量化。方法如下,详见cli_demo.py: from sat.quantization.kernels import quantize model = quantize(...
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中...
ChatGLM2-6B 4.8(386) WebGLM 4.8(386) Baichuan-7B 4.8(386) GPT Academic 4.8(386) LangChain-ChatGLM 4.8(386) VisualGLM 4.8(386) Stable Diffusion 4.8(386) ChatGLM 4.8(386) AI资讯 黄仁勋回应中国市场和AI芯片定价问题 以及英伟达市值合理 ...
关于基于 transformers 库模型的量化、CPU推理、Mac MPS 后端加速等内容,请参考 ChatGLM-6B 的低成本部署。 如果使用SwissArmyTransformer库调用模型,方法类似,可以使用环境变量SAT_HOME决定模型下载位置。在本仓库目录下: import argparsefrom transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("...
完整的模型实现可以在Hugging Face Hub。如果你从 Hugging Face Hub 上下载模型参数的速度较慢,可以从这里手动下载模型参数文件,并从本地加载模型。具体做法请参考从本地加载模型。关于基于 transformers 库模型的量化、CPU推理、Mac MPS 后端加速等内容,请参考ChatGLM-6B 的低成本部署。
完整的模型实现可以在Hugging Face Hub。如果你从 Hugging Face Hub 上下载模型参数的速度较慢,可以从这里手动下载模型参数文件,并从本地加载模型。具体做法请参考从本地加载模型。关于基于 transformers 库模型的量化、CPU推理、Mac MPS 后端加速等内容,请参考ChatGLM-6B 的低成本部署。
VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以,FP16精度的模型需要15GB显存运行,而INT4量化版本需要8.7GB显存,比纯对话的ChatGLM-6B要求稍高。具体对比如下: 量化版本的模型支持CPU部署哦~ VisualGLM的局限性 尽管VisualGLM-6B是一项重大的成就,但它仍处于v1版本,并且已知存在一些限制,例如图像描述中的事实/幻觉问题、对图像...
VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以,FP16精度的模型需要15GB显存运行,而INT4量化版本需要8.7GB显存,比纯对话的ChatGLM-6B要求稍高。具体对比如下: 量化版本的模型支持CPU部署哦~ VisualGLM的局限性 尽管VisualGLM-6B是一项重大的成就,但它仍处于v1版本,并且已知存在一些限制,例如图像描述中的事实/幻觉问题、对图像...