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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：

pycache

finetune_demo/output

Q1

Mac直接加载量化后的模型出现提示 `clang: error: unsupported option '-fopenmp'

ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B

ChatGLM-6B

ChatGLM-6B

更新信息

[2023/05/17] 发布 VisualGLM-6B，一个支持图像理解的多模态对话语言模型。

友情链接

对 ChatGLM 进行加速或者重新实现的开源项目：

Q1

Mac直接加载量化后的模型出现提示 `clang: error: unsupported option '-fopenmp'

Byte-compiled / optimized / DLL files

pycache/

site_name: GPT Academic

siteurl: https://github.com/binary-husky/gptacademic

*.h linguist-detectable=false

*.cpp linguist-detectable=false

[!IMPORTANT]

Byte-compiled / optimized / DLL files

pycache/

.venv

.github

===================================================

「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

repos:

- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'

Transform: AWS::Serverless-2016-10-31

!Frame 294

!Frame 292

!Frame 294 !Frame 292

!Frame 303 !image

PeterCat

docker/

lui/

Docker volumnes

docker/volumes/db/data