chatglm本地部署双显卡

在chatglm本地部署双显卡时，首先需要确保计算机主板支持双显卡并且有足够的PCIe插槽。其次需要购买两张兼容的显卡，并且安装在主板上。接着需要连接电源供应器并确保足够的功率来支持双显卡的同时运行。

在安装好显卡并连接好电源后，需要安装显卡驱动程序，并使用适当的软件来配置双显卡的工作模式。一般来说，双显卡可以通过NVIDIA的SLI技术或者AMD的CrossFire技术来进行串联或并联工作，从而提高显示性能。

在配置完成后，可以使用专业的图形处理软件来测试双显卡的性能，或者通过一些游戏和应用程序来验证双显卡的性能提升。同时也需要注意双显卡的散热和稳定性，确保显卡在高负荷下能够稳定运行并且不会出现过热问题。

总的来说，chatglm本地部署双显卡需要考虑硬件兼容性、驱动程序安装和调整、性能测试和稳定性等多个方面，需要一定的计算机硬件和软件知识来完成部署和配置。

相关问题

chatglm本地模型

ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有62亿参数。用户可以在消费级的显卡上进行本地部署，最低只需要6GB显存（在INT4量化级别下）。这个模型使用了和ChatGPT相似的技术，并对中文问答和对话进行了优化。如果没有GPU硬件，也可以在CPU上进行推理，但是推理速度会更慢。如果显存配置有限，可以选择以量化方式加载模型，目前只支持4/8 bit量化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [本地化部署大语言模型 ChatGLM](https://blog.csdn.net/weixin_43925843/article/details/130235719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [手把手教你搭建自己本地的ChatGLM](https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/130106168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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milvus chatglm

Milvus ChatGLM是一个基于Milvus和ChatGLM-6B模型的开源项目，用于构建一个高性能的中英双语问答系统。Milvus是一个开源的向量数据库，用于存储和检索大规模向量数据。ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的对话语言模型，支持中英双语问答。

通过将ChatGLM-6B模型与Milvus结合使用，可以实现快速的问答系统。首先，将ChatGLM-6B模型转换为向量表示，并将其存储在Milvus中。然后，当用户提出问题时，将问题转换为向量表示，并在Milvus中进行相似度搜索，找到与问题最相似的回答。

这种基于Milvus和ChatGLM-6B的问答系统具有高性能和高效率的特点，可以在消费级的显卡上进行本地部署。它可以广泛应用于各种领域，如智能客服、知识图谱构建、智能搜索等。