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
这个模型可以通过两条命令手工下载(参考: 所以可以先考虑下载包,然后再执行。否则可能会因为下载失败无法执行下去: from model.visualglm import VisualGLMModelmodel, args = VisualGLMModel.from_pretrained('visualglm-6b') 由于Orin上正在跑 web_demo.py,趁这个时间先把windows上的脚本给跑了: 在这里考虑到 zip...
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...
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模型中尚属首次。VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以，FP16精度的模型...
要将VisualGLM-6B部署到本地,需要按照以下步骤进行: 环境配置:首先,需要配置好Python虚拟环境,并安装必要的依赖库。这包括PyTorch、transformers等库,以及VisualGLM-6B所需的特定版本。 下载源码与模型:从GitHub上下载VisualGLM-6B的源码和模型文件。源码地址:VisualGLM-6B GitHub仓库。模型文件可以通过Hugging Face的模型...
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。
1. 从huggingface下载tokenizer权重后转换 从HuggingFace网站下载visualglm 6b词库的文件 ice_text.model。 下载地址:https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b/tree/main 2. 从SAT仓库下载visualglm权重 推荐使用rclone工具下载模型 步骤 下载rclone工具 下载地址:https://rclone.org/downloads/根据服务器的类型和处...
简介:VisualGLM-6B是一个多模态对话语言模型,它结合了ChatGLM-6B和图像模型BLP2-Qformer,旨在理解图片并解析其内容。该模型在CogView数据集上进行预训练,并可以在长视觉问答数据集上进行微调,以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B模型的技术细节包括其整合视觉和语言信息的能力,以及在大量高质量的中文和英文图像-文...
2. **模型文件下载**：权重文件被拆分为5个部分，总大小约18GB，可从指定链接下载至visualglm-6b目录下。加载模型时，使用--from_pretrained参数指向文件夹路径。3. **推理**：利用Huggingface transformers库调用模型，实现对图像的描述。在调用过程中，可能出现错误，如'ChatGLMTokenizer'对象无'sp_...