大模型本地化部署

今天终于在笔记本上成功部署了清华开源的ChatGLM-6B的INT4轻量化模型，这对于我学习AI相关知识来说具有重要的意义。
ChatGLM-6B是一个中文对话大模型，而对于个人用户而言，最重要的是它可以方便地在个人电脑上进行本地化部署，从而实现与模型的对话交互。
近年来，大语言模型的通用对话应用愈发普及，但由于庞大的参数量，这些模型通常只能在大公司自有的平台上在线部署或通过API接口提供服务。然而对于个人用户或中小型公司而言，他们可能没有这样的平台和资源，ChatGLM-6B的小参数量版本就成为了他们更加便捷和灵活的选择，使得他们能够通过自己的电脑与模型进行对话交互，而无需依赖于大公司的平台。
值得一提的是，ChatGLM-6B的小参数量版本还可以进行INT4量化，这使得它可以在显存仅为6G的电脑上部署，为用户提供了更高效和可靠的部署方式。
清华开源的中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B给个人用户或中小型公司带来了一个好消息。它使个人用户或中小型公司能够更加方便和高效地进行本地化部署，实现与模型的对话交互。作为资深算法人员，我对这一创新深感兴奋，并期待在这个平台上进一步探索和应用AI技术。