随着技术的不断发展,VisualGLM-6B在中文OCR能力、表格理解能力以及高分辨率图像处理等方面还有很大的提升空间。 未来,我们可以期待VisualGLM-6B在更多领域发挥重要作用,为人工智能的发展贡献更多力量。 六、产品关联 在VisualGLM-6B的本地部署和应用过程中,千帆大模型开发与服务平台可以作为一个重要的支持工
新建infer_sat.py 推理文件,visualglm-6b 可以使用环境变量 SAT_HOME 决定模型下载位置,代码会自动下载模型实现和参数。THUDM/chatglm-6b 中的模型可以从以下地址进行下载: THUDM/chatglm-6b · Hugging Face chatglm-6b (tsinghua.edu.cn) 将代码中THUDM/chatglm-6b替换为本地下载好的chatglm-6b文件夹的路径...
简介:本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在阿里云服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文...
VisualGLM-6B最令人瞩目的是其可访问性。由于集成了模型量化技术,用户可以在消费级显卡上本地部署模型。INT4量化级别只需要8.7G的显存,这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型。此外,量化版本的模型还支持CPU部署,这为用户提供了更大的灵活性。三、部署指南要进行VisualGLM-6B的本地化部署...
VisualGLM-6B,一个开源的多模态对话模型,结合模型量化技术,实现了在消费级显卡上的本地部署。它不仅可以解读表情包,还有更多实际应用等待探索。
VisualGLM-6B模型的技术细节 关于VisualGM-6B的具体技术信息如下：VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术，用户可以在消费级显卡上本地部署模型，INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型，这在此类大小的ChatGPT-like模型中...
VisualGLM的简单介绍和本地部署 visualGLM 清华之前开源的预训练大语言模型chatglm-6B 已在国内被开发者熟知和广泛使用. 据其官网介绍该方案是联合了语言模型chatglm-6b和BLIP2-Qformer构建的视觉模型。 开源项目地址:https:///THUDM/VisualGLM-6B VisualGLM 体验demo地址:https:///spaces/lykeven/visualglm-6b...
在Mac M2上试运行 VisualGLM-6B 模型进行图片解读 Mac 环境 Mac pro, Apple M2 MAX, memory 64G, Mac os 13.3.1 部署 安装部署和ChatGLM-6B差不多,只是模型不同。 安装前可以参考《在Mac上尝试运行ChatGLM-6B模型:一段充满挑战与探索的旅程》把python、Mac环境准备好。
本地部署VisualGLM-6B模型过程中，需注意以下要点：1. **环境搭建**：创建虚拟环境并安装依赖，如SwissArmyTransformer>=0.4.4、torch>1.10.0、torchvision、transformers>=4.27.1、mdtex2html、gradio。安装过程中可能遇到PyYAML错误，需忽略已安装的包，重新安装所需依赖。2. **模型文件下载**：...
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。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8.7G显存)。