低成本部署
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,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下:
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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,可以尝试以量化方式加载模型,使用方法如下:
finetune_demo/output
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**Mac直接加载量化后的模型出现提示 `clang: error: unsupported option '-fopenmp'**
**[2023/05/17]** 发布 [VisualGLM-6B](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B),一个支持图像理解的多模态对话语言模型。
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对 ChatGLM 进行加速或者重新实现的开源项目:
**Mac直接加载量化后的模型出现提示 `clang: error: unsupported option '-fopenmp'**
__pycache__/
site_url: https://github.com/binary-husky/gpt_academic
# 「方法1: 适用于Linux,很方便,可惜windows不支持」与宿主的网络融合为一体,这个是默认配置
>
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
__pycache__/
*.cpp linguist-detectable=false
.github
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
<h1 align="center"> PeterCat</h1>
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lui/
docker/volumes/db/data