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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：

Low-Cost Deployment

By default, the model is loaded with FP16 precision, running the above code requires about 13GB of VRAM. If your GPU's VRAM is limited, you can try loading the model quantitatively, as follows:

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：

Byte-compiled / optimized / DLL files

pycache/

Q1

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

site_name: GPT Academic

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

*.h linguist-detectable=false

*.cpp linguist-detectable=false

repos:

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

.venv

.github

[!IMPORTANT]

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

「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

Byte-compiled / optimized / DLL files

pycache/

docker/

lui/

!Frame 294 !Frame 292

!Frame 294

!Frame 292

!Frame 303 !image

PeterCat

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'

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

Docker volumnes

docker/volumes/db/data