模型默认以FP16精度加载，需要约13GB的显存。如果您的GPU显存不足，您可以选择以量化方式加载模型，具体...
将使用到的代码中,路径都从THUDM/chatglm-6b改为你的路径,比如我们的模型下载在/mnt/workspace/chatglm-6b,我们将两种部署模型的主代码文件都修改一下,都修改为如下图所示的路径: cli_demo.py: 命令行交互界面 web_demo.py:Web图形交互界面 我们直接用官方提供的网页版Demo来跑模型,启动web_demo.py,开始模型...
其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion 1.x-2.x一致，具备文生图（txt2img）、图生图（img2img）...
模型训练是部署过程中至关重要的一步,这个阶段涉及到设置和调整模型的超参数,如学习率、批量大小和训练周期数。这些参数对模型的学习效果和效率有着直接影响。 训练过程中,需要对模型性能指标的持续监控,就像是给模型安装了一个实时反馈系统,能让开发者实时监测模型的学习状态,比如通过损失函数和准确率来判断模型是否在...
本文和大家分析如何使用ollama部署本地大模型。工具/原料 联想thinkbook14+ Windows11 方法/步骤 1 1、安装好ollama后，我们使用 win + R 键打开命令提示符，点击确定打开命令行；2 2、在命令行输入，ollama run gemma2后等待大模型加载；3 3、我们输入1+1=？测试大模型功能，可以看到大模型正确回答了问题。
那么，如何搭建和部署一台本地大模型Ai计算机呢？五大核心部件，用户可按需选择。消费级显卡可满足大部分算力需求 不可否认消费级显卡的价格相对专业级计算卡更低廉，即便算力大打折扣也可以满足绝大多数用户的需求。以AI绘图软件Stable Diffusion测试为参考，显然英伟达的消费级显卡一支独大，如果RTX4090性能为标准100%，...
如何将“大”模型(参数量大、计算量大)部署到“小”设备上(资源受限,计算和存储能 力低),同时尽量保持算法性能是各应用领域都非常关心的话题。 实际应用场景关心的硬件性能指标主要包括延时(Latency)、吞吐率(Throughput)、功率(Power)、能耗(...
前置工作：首先从魔搭站点的模型服务页面进入部署服务：https://www.modelscope.cn/my/modelService/deploy。如果之前没有用过 SwingDeploy 服务，需要先配置一下 ModelScope 账号和阿里云账号的绑定，并开通 FC 服务授权。注：开通服务和授权均为免费，另外绑定阿里云账号的话，还可以在 ModelScope Notebook 上薅 ...
那么,如何部署大模型呢?首先,我们需要大量的数据。大模型需要大量的数据来训练,这些数据可以是文本、图像、音频等多种形式。数据的质量对于大模型的效果至关重要,因此我们需要对数据进行清洗、去噪、标注等处理,以确保数据的质量。 其次,我们需要高效的计算资源。大模型需要大量的计算资源来训练,因此我们需要选择高性能...