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license: other 
license_name: glm-4-9b
license_link: LICENSE
pipeline_tag: text-generation
tags:
- chatglm
- gptq
- int4
- 量化修复
- vLLM
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# GLM-4-9B-Chat-GPTQ-Int4-量化修复
原模型 [ZhipuAI/glm-4-9b-chat](https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat)


### 【模型更新日期】
``` 2024-06-18 ```

### 【模型大小】
`6.9GB`

### 【06-06 情况告知】

1. 目前需要用vllm entrypoint的方式来启动模型。
2. 打比赛的同学，我更推荐使用int8模型 [GLM-4-9B-Chat-GPTQ-Int8-量化修复](https://www.modelscope.cn/models/tclf90/glm-4-9b-chat-GPTQ-Int8)，这个模型更鲁棒。

### 【更新日志】

```
2004-06-18
1. 优化模型量化损失

2004-06-06 00:20
1. 模型重新校准
2. 修复layernorm_epsilon数值不对的问题
3. 修复一些设备不能双卡运行的问题（可能不能完全解决）

2004-06-05 21:00 
1. 尝试修复！！！感叹号吐字问题
2. group_size 调整为64，减少量化精度损失
```

### 【介绍】

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。 在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出较高的性能。 除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat 还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。 本代模型增加了多语言支持，支持包括日语，韩语，德语在内的 26 种语言。我们还推出了支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）的模型。

[更多详情...](https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/summary)

### 【量化修复】

调优了现有 `AWQ` 与 `GPTQ` 量化算法的量化策略。带有`量化修复`标签的`Int3`模型，可以比肩默认`AWQ`与`GPTQ`算法的`Int8`模型的能力。

1. 量化修复可以极大减少模型的`1.乱吐字`、`2.无限循环`、`3.长文能力丢失`等量化损失造成的模型不可用的情况。

2. 调优后的量化模型，`AWQ`与`GPTQ`模型在能力上没有表现出明显区别。同时考虑到`GPTQ`的`vLLM`引擎的并发推理效率最好，所以不再制作`AWQ`模型。

3. 待工作完成后补充...

### 【同期量化修复模型】
待工作完成后补充...

### 【模型下载】
```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('tclf90/模型名', cache_dir="本地路径")
```

### 【[vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)推理（目前仅限Linux）】
#### 1. Python 简易调试

待工作完成后补充...

#### 2. 类ChatGPT RESTFul API Server
```
>>> python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model 本地路径/tclf90/模型名称
```