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ChatGLM-6B
mirror of https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
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duzx16 2023-03-14 02:20:00 +08:00
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README.md
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@ -5,10 +5,10 @@ ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答和对话的预训练语
## 硬件需求
| **量化等级** | **最低 GPU 显存** |
| -------------- | ----------------- |
| FP16（无量化） | 19 GB |
| INT8 | 10 GB |
| INT4 | 6 GB |
| -------------- |---------------|
| FP16（无量化） | 13 GB |
| INT8 | 9 GB |
| INT4 | 6 GB |
## 使用方式
@ -76,7 +76,7 @@ python cli_demo.py
程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入`clear`可以清空对话历史，输入`stop`终止程序。
## 模型量化
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 19GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试运行量化后的模型，即将下述代码
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试运行量化后的模型，即将下述代码
```python
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
@ -92,7 +92,7 @@ model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).ha
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
```
进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下约占用 10GB 的 GPU 显存，4-bit 量化仅需占用 6GB 的 GPU 显存。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长。
进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下约占用 9GB 的 GPU 显存，4-bit 量化仅需占用 6GB 的 GPU 显存。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长。
## 协议

2
requirements.txt
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@ -1,3 +1,3 @@
transformers>=4.23.1
transformers>=4.26.1
icetk
cpm_kernels