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 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
 ```
 
-替换为
-
+替换为（8-bit 量化）
 ```python
-model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", device_map="auto", load_in_8bit=True, trust_remote_code=True)
+model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()
+```
+
+或者（4-bit 量化）
+```python
+model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
 ```
 
 进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下约占用 10GB 的 GPU 显存，4-bit 量化仅需占用 6GB 的 GPU 显存。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长。