chatglm3支持amd显卡吗

a m b。 如何跨越 cuta 护城河？ g n a i 和 g p u。 与 nvidia 的合作绝非偶然。 nvidia 始终认识到需要工具和应用程序来帮助扩大其市场。他们为 nvidia 硬件获取软件工具，例如 coda 和优化库，例如 see you dnn 设置了非常低的障碍。 英伟达围绕其硬件构建了强大的软件护城河。虽然 qda 不是开源的，但它是免费提供的，并且处于 mvdr 的严格控制之下。 虽然这种情况是 nvidia 受益，但也给那些希望通过替代硬件抢占 hpc 和 gnai 市场的公司和用户带来了困难。为 gnai 开发的基础模型数量持续增长，其中许多是开源的，因为他们可以自由使用 和共享。此外，他们需要大量资源、人员和机器来创建，并且主要限于超大规模，拥有大量可用的 gpu。 除了超大规模之外，其他公司也投资了硬件及购买大量 gpu 来创建自己的基础模型。 从研究的角度来看，这些模型很有趣，可以用于各种任务。然而，对更多真 ai 计算资源的预期使用和需求是两倍。 这些任务不仅限于超大规模企业，还需要加速计算及 gpu。 显而易见的解决方案是购买更多不可用的 mvdhpu。 amd 已经准备好等待，因为需求已远远超过供应。公平的说，英特尔和其他一些公司也准备好进入这个市场。关键是，随着微调和推理变得 更加普遍， g a i。 将继续挤压 g p u 的可用性。放弃 nvidia 硬件意味着其他供应商的 g p u 和加速器必须支持 cuda 才能运行许多模型和工具。 a m d。 通过 hip cuda 转换工具使着成为可能。 然而，最好的结果似乎往往是使用 nvidia 城堡周围的本机工具。最初， cancer flow 是使用 gpu 创建 ai 应用程序的首选工具，它既可以与 cpu 配合使用，也可以通过 gpu 的 qd 进行加速。 这种情况正在迅速改变。 pietarch 是 tensor flow 的替代品，它是一个开源机器学习库，用于开发和训练基于神经网络的深度学习模型。 facebook 的人工智能研究小组主要开发它 对爱的开发者、教育者 ryan o'connor 在最近的一篇博客文章中指出，流行的网站 hotting face 百分之九十二的可用模型是 pitarch 独有的。此外，如图所示，机器学习论文的比较显示出转向 pitarch 和远离 tensor flow 的显着趋势。 从二零一七年底开始，随着时间的推移，使用 pi torch tensor flow 或其他框架的论文百分比数据按季度汇总。 当然， pitarch 的底层是对 cut 带的调用，但这不是必须的，因为 pitarch 将用户与底层 gpu 架构隔离开来。 还有一个使用 amd rcm 的 pitarch 版本，这是一个用于 amd gpu 编程的开源软件堆战。跨越 amd gpu 的 cuta 护城河可能就像使用 pitarch 一样简单。对于 a m d 和许多其他硬件供应商来说， pycharch 已经在基础模型周围的 huda 护城河上放下了吊桥。 a m d。 已经准备好 instinct m i 三千 a 战车 jna 市场的硬件之战将通过性能、便携性和可用性来获胜。如果大家对这期内容感兴趣，可以在评论区与我交流。非常感谢大家的观看。我是你们的朋友 leo， 祝大家生活愉快，拜拜！

开源的这些模型来说啊，它呢也是一样的啊，是全权重的啊，这个开源那么在 gitchub 上啊，和相关的网站上是能够看到啊，具体开源这样的个情况的。那么现在啊，这个新的模型呢，是可以在 github packing face 和 model scoop 啊，这个模搭社区啊，来进行这个下载下来，并且来进行使用。 同时啊，在这一代开源的这个 chage m 三的这个模型，秉承了啊前两代的这个优秀的这个特性啊，就是同样呢，是可以支持低成本的啊，这样的个运行部署的。其实我们之前在介绍呃， chage m 模型，它这个运行环境时候，我们之前有讲过，对吧啊，一个 相对来说比较合适的啊，这个保持高精度的这个运行环境的这个硬件要求呢，差不多是两张啊，至少是两张三零九零这个显卡啊，就四八 g 的这样的个显存，那么当然啊，如果你的更加充裕一些的话，配更大的啊，这样的个显存，肯定会有更好这样推理的这个效果。那同时呢，对于拆这样这个模型来说， 它呢其实也是支持低精度的运行的啊，比如说它除了十六 f p s 之外啊，它只还有八精度的和这个呃，四比特精度的啊，这样的这个不同运行模式，那什么叫做啊？巴比特精度和这个四比特精度，它代表什么样的含义啊？当然这个所谓八和四呢，它就代表的含义是， 原来啊，他的一个权重是十六位的啊，那现在呢，把它四舍五入价啊，缩减成八位， ok 啊，就是巴比特进度啊，或者是半进度的这样情况来进行运行，那 四比特精度代表什么含义呢？是所有的啊，他原来这个权重总共呢是十六位啊，然后呢把精减到啊这个四位啊，大概是这样的这个情况，那么最低我们说四比特量化版的这个运行的 这个硬件要求呢，对于第三代的啊，这个 check 模型来说，其实跟前几代会非常类似啊，最低呢是在十三 gb 线存上就可以来进行推理，然后啊同时他也支持没有显卡的啊这个硬件环境来进行运行啊，那么如果啊是在 cpu 上来进行运行的话，那么需要至少三十二 g 的这个内存啊，可以来进行运行。当然它这一代呢，是同时支持 mac 的这个 m 芯片啊来进行运行的啊。当然如果是 m 系列这个芯片来进行运行的话啊，因为对于 mac 的这个 m 系列芯片来说，它呢是统一内存的， 所以啊需要十三 g 以上的啊这样的个内存，它的这个内存要求和啊这个呃 windows 系统下啊，或者是这个 linus 系统下的这个显存要求是一样的。

我们从未离 gb 四如此接近，直到叉 jml 推出了它的第三代版本，下面呢，我简单总结一下啊，今一代版本当中，咱们的国货之光升级了哪些个功能？第一件事啊，就是全面支持咱们国产芯片的推理和训练，卡伯这件事咱们可再也忍不了了。 第二点呢，推出了更小的一点，五 b 版本，换下来说移动端能做上的，这才是满足但大众用户的需求。第三是啊，给大本当中说明了，十 b 以内我最强啊，吊打其他的国内大模型。第四点啊，增强了 a 阵的一个能力， 这个 a 真的简单来说就是你绕这个模型做一些复杂的推理的事，以前理解不了，但是在新一代把手当中，哎，他能把这个理解能力做的更优了。第五点呢，增加了一个多角色对话，角色这个东西啊，就比如说你这大模型啊，说你扮演 律师，帮我分析个案件，你拜个老师教我一些课程，这回他能模仿的更像了，更会 cosplay 了。第六点，也是最重要的，他引入了一个叫做方身靠领的一个功能，这个功能啊，翻译过来就是说，以前啊，咱们的大模型想连接工具， 还得通过一些中介去去做啊，就有一些二道贩子在中间卡着，咱们现在不用了啊，我直接能跟供应商联系上了，有什么工具咱们直接内部就可以调用了。

不用联网，不用付费，家用显卡即可部署全代码开源的大语言模型 chat j l m 三就在本周发布了，本期视频提供 chat j l m 三全网最简单的一键部署包，解压后即可一键运行，无需联网，无需配置六 g b 以上的显存，即可流畅使用， 还不受任何约束的随意微调，再也不受 open ai 这类 gpd 厂商的限制了。我们的主角 chat jlm 三是由清华大学智普 ai 团队在本周刚刚发布的最新最强的开源大语言模型， 短短几天已经霸榜 get up， 获得了四千家的 star。 官方在八个中英文典型数据集上进行了性能测试，所有指标对比二代模型已有大幅提升，已经超越市面上所有百亿参数以下的大模 模型，在轻量级的大语言模型中遥遥领先。宇同行部署之前，我先介绍一下电脑的运行环境，我们的电脑必须拥有一个六 gb 以上现存的银微点显卡，虽然此模型可以使用 cpu 运行，但是效果非常的不好，下面我们开始介绍部署方式。 首先第一步，打开 invidia g force experience 控制面板，点击驱动程序，这里找到 n 卡最新版的驱动程序，点击下载并且安装就可以了。我们进行第二步下载扩大，我们进入这个网址，这个网址可以在本期视频的专栏里找到，这里找到我们对应的操作系统，这里我选择 windows x 八六架构，然后选择我的 windows 版本 windows 十一，点击 e x e 安装包这里直接点击下载就可以了，下载好以后我们进行安装，然后 这一步就结束了，我们升级好 n 卡驱动，并且安装完扩大以后就要对电脑进行重启，重启完毕以后进入命令提示服，对刚才的安装进行验证，输入这个命令 in vdr 杠 smi， 这里显示我的扩大版本是十二点三， 如果想让模型运行取得一个比较好的效果的话，我推荐十二版本以上。好，我们进行下一步 下载好本爬爬虾提供的这个一键部署包，我已经将这个安装包打包并且上传到网盘了，需要下载地址的话，可以三连后加关注私信我，我们将这个安装包解压好， 解压好以后得到一个这样的目录结构，有三个文件，我们直接点击这个运行脚本，可以看到它自动开启了一个浏览器的窗口，这里显示模型正在加载， 需要耐心等待一段时间。模型加载好以后，这里显示出了我的显存大小，由于我使用的是一个笔记本，这里是三零六零的显卡，所以说只有六 gb 大小的现存。这里使用量化 inter 四版本进行运行，我们跟他对话一下，看一下效果。 这里官方提供了三个主要界面，一个是普通对话，第二个是 tools， 这里就可以接入各种第三方工具，比如说查询天气啊，查询股票这种功能。 第三个是 code interpreter， 这个是增强了他的代码功能，也就是说输出代码的一些功能。如果本期视频点赞超过两千，大家对这一块功能感兴趣的话，我会专门出一期视频来 讲一讲。这里是技术爬爬虾，我会定期分享一些有趣实用的编程项目，分享一些提升效率的黑科技软件。今天的视频就到这里，感谢大家，我们下期再见。

清华呃，智普 ai 啊，他们又发呃，又发了那个第三代的那个大模型， chat g l m 三啊，这个模型已经发布了，我们今天一起来看看啊，看看这个模型对比目前呃中国的所有的中英双语的模型的一个情况啊，他这次开源出来是一个六 b 的一个模型啊，目前他在 给差不多的这个网站上已经把这个模型和项目给放出来了啊，这个模型他通过他自身的对比啊，他他自身的对比他的性能还是不错的啊，他是对比了他的呃， chat g l m 二代六 b 的这个模型和他目前 三代的这个模型，那么提升幅度是比较大的，嗯，这个他自己说这个提升幅度是非常大的，这个是个贝斯的模型，没有基本微调的这样的一个模型提升幅度也是比较大。如果是微调之后 三十二 k 上下纹的，他这个提升幅度也挺大的啊，就是他官方的一些数据啊，那目前他这个库里是依赖于拍 touch 啊， transformers 的这样一个库啊，他讲的推荐版本是四点三零点二，而拍 touch 是二点零以上啊，这个推理的性能是最佳的， 这个权重在哈根肥市场也已经下了，开源出来了，我也已经下下来了，下下来之后给大家因为做一下评测啊，测测试一下，因为他每一代产品我们都会去做一些测试啊，看一下他的这个整整体的一个情况。好，我们一起来看看啊，这是他官方的这样的一个 解释啊，目前他放出来的这个模型他一共是放出来了是四个模型啊，还有一个小模型是放在手机版本的啊，这个是不开源的，免费商用的，他有四个版本哦。四，呃，三个版本，一个是叫 基础模型，六 b 的一个基础模型，一个是微调之后的模型，然后还有一个就上下文能够支持三十二 k 的这样一个模型，这三个模型他是 放出来了，是开源的啊，免费商业授权。他还有一个是在手机端可以用的，他目前没有开源出来，是个三 b 和一点五 b 的这样的一个模型， 在手机端可以跑，这是他的一个能力。那么一般的中英文模型的话，我们一般会看一个 cf 的这样一个排行榜，给大家一起看一下啊，目前在榜单上面的他目前是处于等于是第三位了啊。 chat g l m 三三杠六 b base 的这个模型， 他的平均得分是六十九分啊，啊，在六 b 模型和七 b 模型里面还是不错的啊，他是超过了那个通一千万阿里的这样的一个模型的，这个情况啊，在这个平均里面 啊，他是超过了几批四，那一般情况的话，我们如果要看这个的话，不不是看平均，主要是看哈的，那平均哈的这个指标会更加重要啊，那平均哈的指标里面呢，他的排名也是不错的啊，他是啊，也是啊， 排在第四个，那么他跟那个通一千万这个七 b 的这个模型离一点一的这个版本就差别不是太大啊，两者差了零点四，零点四啊，他等于是这样，那么 呃，通一千万呢，他还有个比较占优的一个地方呢，他他因为公布了一个十四 d 的一个模型，所以的话他的分值就会比较高啊，他是最接近目前是开源里面最接近 gps 的这样一个能力的啊。所以我们一般用的话，目前 阿里的那个通一千万，我们会用的更多一点，因为他的模型会更大一点啊，性能会更好一些啊，他等于是这样。那么之前我也讲过，因为，呃清华 ai 智商呢，他是知名度，这个模型，呃知名度是最高的啊，这大家用的也会比较多。那么但是呢，他现 在就是中国各种各样的模型都出来之后呢，他原来的那个六 b 的模型是有点落后了啊，我之前也是讲过啊，他六 b 的模型只有三十七点一分啊，就落后还是蛮多的啊。他这个季度就赶紧又公布了一个新的一个模型，但是他这个新的模型其实跟 目前的通一千万的七币差异不是太大啊，这个是我的看法啊，所以他在这个官网里放的，他也没有把，他只是比较了他自己上一代的这个模型有比较大的提升，但他没有跟一些友商做一些比较啊，他没有跟友商做一些比较 好。那么我们呃我在服务器上的话，也把这个环境给拉出来呢，他整体的用的内存是，呃， gpu 大概是用到了，呃，二十三个 gb， 二十一个 gb 左右，二十一，二十二个 gb 左右啊，他等于是这样，那么一块二十四 g 的那个内存基本上就能跑，那么我是跑在我今天 测试技术跑在 a 五千上面啊，呃，大家稍微看一下，我们跑一下 chat g m 三杠六 b， 这个我通过这个 obapi 这个还是能够兼容的，他这个所有的应该还是中英文，应该是可以。嗯，跑是可以跑的，我 跟原来代码都没有改动过。说明他的一代和二代的话呢？他的架构啊没有发生任何变化啊。架构没有发生任何变化，我自己跑了一下，因为这是我原来二代的代码啊，然后一代代码也是可以跑起来的，没有任何变化。 好啊，就是这个视频就跟大家就介绍到这哦，欢迎大家给我留言啊，看看还有有一些什么问题大家想了解。

为了测试这个国内最牛的大模型，我已经换了显卡了，就当网线了，而且我今天找到国内的下载地址了，相当快，跟飞一样。

自从欠了 gdp 问世，引爆了 ai 人工智能赛道作为未来极具创新领域，在加密货币领域，我们认为 ai 赛道能跑出市值千亿的项目，比如二零二三年年初 fed 市值从七亿到达四十亿的时间，仅用了两个月的时间 哦。本视频所有的内容均为个人经验分享，不做任何投资理财建议。今天我详细介绍一下 ai 赛道的另外一个极具潜力的项目， dnas。 一句话概括， dnas 是一个构建在全新区块链协议之上，面向神经形态计算的算力服务平台， 同时也属于加密货币领域的一条攻略。那 d nice 有什么特别支出呢？商业模式上， d nice 是面向传统企业提供算力的服务平台，任何需要使用 ai 算力服务的企业或者个人，都需要向平 来支付 dn 叉代币，平台收取代币，再重新分配给提供显卡算利的人，形成商业币款。而且在平台的官方公布了路径途中，也明确显示了二零二三年的下半年要开始组建 tob 的企业营销团队。 重点来了，从这商业上的模式就可以看得出是真正意义上打通外婆二和外婆三的项目，可以说在加密货币领域毒素一致。 dnas 平台拥有的四大核心技术，平台的架构设计基于飞鸿诺伊曼底细结构， 具有内在变形、存储、计算融合特性。第二点，平台自主研发的神经形态芯片使用的是易主器的技术。 一组器的技术可以同时实现的计算机的存储功能，被认为是第四种的基本电路元件。一组器可以用于模拟、突出连接，实现内脑计算。第三点，平台自主研发的 dnas 算是一种有用工作 证明的新型挖矿算法。与其他区块链简单算力不同， dnas 为了解决实际复杂的计算问题，提供算力，完成有意义的工作。第四点，平台使用改进的环形签名方案，实现了完全匿名化的非可追踪交易，这为用户提供了足够的隐私保护， 增强了整个系统的安全性。如果 dnas 平台的路径、途中、里程碑一个个实现， dnas 在商业模式和技术两方面都具备，打通了外婆二和外婆三的能力，那 dnas 能否在市场上有一席之地？让我们一起拭目以待吧！

csgvt 问世已经有一年，相信有很多朋友想要体验，却被无形的墙给挡住了，或者是各种的延迟封号等原因，用起来就很不顺心。那么就在几天前开源了一个号称一百亿数据以下的最强模型， 除了正常的多轮对话以外，同时支持工具的调用，代码的执行，最关键的是他在一般的电脑也是可以运行的， 显卡有六 g 就可以了，为了方便新的朋友，我也整合好了解压机用，然后这是缺了。 glm 三有提供了三个交互界面，其实他们的功能都是一样的，只是界面的样式不同而已， 随便打开一个就可以了。要打开以后，他会先加载模型，然后会显示你的显卡的型号，并且会自动帮你调整成适合你显卡的模式来运行。要进入界面以后就可以正常的输入聊天了。这里我讲一下大语言模型对话的一些小技巧。 就像左侧这些参数，我们不知道他是干什么的，如果此时我们直接复制给他，他是回答不了任何东西的，因为他根本不知道你想要的是什么，就像你和你妈说话是吧，你不可能说 top t 零点零零，一点零零 t e m 就你妈都以为他生了个智障，就显然是不行的。我们要明确你的问题，你可以这样问我在 check g l m 三里面看到的这些参数是代表什么，然后再把刚才的复制给他，那么他现在就能回答出来了，然后他还可以调用一些工具来辅 注回答，例如我问他现在广东的天气怎么样，然后他就会调用一些工具来获取最新的信息，从而进行更精确的回答。所以说 ai 大模型对我们学 学习和生活里面带来很多的便利。我现在打开电脑第一件事就是打开这些大圆模型，有什么不懂的，有什么不明白的直接就问他就完了。那么需要工具的朋友可以直接进群免费获取。