chat-GLM显存不足
时间: 2023-09-18 16:06:26 浏览: 61
如果 Chat-GLM 模型的显存不足,可以尝试以下几种方法:
1. 减少 batch_size。减小 batch_size 可以降低模型占用显存,但会增加训练时间。
2. 降低模型复杂度。可以尝试减少模型中的参数数量或层数,降低模型的复杂度,从而减少显存的占用。
3. 使用更高显存的 GPU。如果您的 GPU 显存不足,您可以尝试使用更高显存的 GPU。
4. 使用分布式训练。分布式训练可以将模型的计算和存储分散到多个设备上,从而减少单个设备的显存占用。
希望以上方法能够帮助您解决 Chat-GLM 显存不足的问题。
相关问题
linux系统部署chat-glm-6b-int4
首先,你需要下载 Chat-GLM-6B-Int4 模型文件和相应的配置文件。然后,你需要在你的 Linux 系统上安装 PyTorch 和 Transformers 库。你可以使用以下命令安装这两个库:
```
pip install torch
pip install transformers
```
接下来,你需要编写一个 Python 脚本来部署 Chat-GLM-6B-Int4 模型。你可以使用以下代码作为脚本的基础:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('chat-glm-6b-int4/config')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('chat-glm-6b-int4/model')
# 指定设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 对话循环
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 把用户输入转换成模型的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt').to(device)
# 在模型上生成回复
output = model.generate(input_ids, max_length=1000, do_sample=True, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 输出回复
print("Chat-GLM-6B-Int4: " + response)
```
在这个脚本中,我们首先加载 Chat-GLM-6B-Int4 模型和相应的分词器。然后,我们检查可用的设备并将模型移动到相应的设备上。最后,我们开始一个对话循环,其中用户输入被转换为模型的输入格式,并在模型上生成回复。回复被解码并输出给用户。
注意,这个脚本只是一个基础示例,你需要根据你的具体需求进行修改。例如,你可能需要添加一个 Web 接口来允许用户通过浏览器与 Chat-GLM-6B-Int4 进行交互。
linux系统chat-glm-6b-int4部署
要在Linux系统上部署Chat-GLM-6B-Int4,需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装TensorFlow Serving:可以通过Docker安装TensorFlow Serving,也可以从源代码安装。
2. 获取并转换模型:从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型,然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式。
3. 部署模型:将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中,并启动TensorFlow Serving。
4. 测试模型:使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作。
以下是详细的步骤:
1. 安装TensorFlow Serving
可以通过Docker安装TensorFlow Serving,以下是安装命令:
```bash
docker pull tensorflow/serving
```
也可以从源代码安装,可以参考官方文档:https://www.tensorflow.org/tfx/serving/setup
2. 获取并转换模型
从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型,可以使用以下命令:
```bash
wget https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/checkpoint-4
```
然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式,使用以下命令:
```bash
pip install tensorflow==2.5.0
pip install tensorflow-text==2.5.0
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
python ./examples/research_projects/tf-gpt2-convert-tf2.py \
--tf_checkpoint ./checkpoint-4 \
--config_file ./microsoft/DialoGPT-medium/config.json \
--py_output_path ./models/dialogpt_medium.py \
--tf_output_path ./models/dialogpt_medium \
--batch_size 1 \
--use_tpu False
```
3. 部署模型
将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中,可以使用以下命令:
```bash
mkdir -p /models/dialogpt_medium
cp ./models/dialogpt_medium.* /models/dialogpt_medium/
```
然后启动TensorFlow Serving,以下是启动命令:
```bash
docker run -p 8501:8501 \
--mount type=bind,source=/models/dialogpt_medium,target=/models/dialogpt_medium \
-e MODEL_NAME=dialogpt_medium \
-t tensorflow/serving
```
4. 测试模型
使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作,以下是REST API测试命令:
```bash
curl -d '{"instances": [{"input_text": "Hello, how are you?"}]}' \
-X POST http://localhost:8501/v1/models/dialogpt_medium:predict
```
如果一切正常,应该可以看到模型返回的响应。