chatglm本地服务器大模型量化cpu INT4 INT8 half float运行、多卡多GPU运行改这一条指令就行啦！

一、ChatGLM3的几种推演方式

ChatGLM3常规方案的GPU推演中half和float是两种最常用的格式，half格式占13GB显存，float格式占40GB显存。此外还提供了几种GPU量化格式的推演：INT4和INT8量化。

CPU版本的ChatGLM3推演：

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model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).cpu().float()

INT4版本的ChatGLM3推演：(不是所有的硬件都支持INT4操作)

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model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()

INT8版本的ChatGLM3推演：

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model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).quantize(8).cuda()

half版本的ChatGLM3推演：

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model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).half().cuda()

float版本的ChatGLM3推演：

python 复制代码

model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).float().cuda()

由于高精度的float推演形式需要较大的显存（40G）,往往一张显卡很难满足其生产力需求，这时我们就可以使用多张显卡同时进行推演运算，而实现多卡推演的方式其实也特别简单。我们在这采取最简单的一种方式，就是在上述代码中加上一句device_map="auto"就可以了。

例：

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model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").float()

这时我们将float量化的模型启动起来，新建一个terminal窗口输入nvidia-smi -l 2便可查看各显卡的使用情况：

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nvidia-smi -l 2

就可以看到三张显卡都自动分配运行起来了以满足40G的运存要求：