chatglm2怎么量化

根据引用\[2\]中提供的信息，量化ChatGLM2模型可以通过修改cli_demo.py文件中的几行代码来实现。具体步骤如下：

1. 激活虚拟环境chatglm2并进入ChatGLM2-6B目录：

source activate chatglm2
cd ChatGLM2-6B

2. 使用pip命令安装requirement.txt中的依赖项：

pip install -r requirement.txt

3. 打开cli_demo.py文件并修改以下几行代码：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/model/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("/home/model/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()

4. 将"/home/model/chatglm2-6b"修改为你想要量化的ChatGLM2模型的路径。

通过以上步骤，你可以成功量化ChatGLM2模型。请注意，这只是一个示例，具体的量化过程可能因模型和环境而异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ChatGLM2本地部署的实战方案](https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/131404758)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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