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@ -46,27 +46,7 @@ response, history = model.chat(tokenizer, query, history=history)
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print(history)
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关于更多的使用说明,以及如何运行命令行和网页版本的 DEMO,请参考我们的 [Github repo](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)。
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## 模型量化
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默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 19GB 显存。如果你的 GPU 显存有限,可以尝试运行量化后的模型,即将下述代码
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```python
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model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
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```
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替换为(8-bit 量化)
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```python
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model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()
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```
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或者(4-bit 量化)
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```python
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model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
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```
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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。
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关于更多的使用说明,包括如何运行命令行和网页版本的 DEMO,以及使用模型量化以节省显存,请参考我们的 [Github repo](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)。
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## 引用
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