ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答
为了方便方便我们测试，我们需要进行本地化部署，本教程将进行linux服务器端进行部署，进行三种形式的部署，webui界面，命令行方式，api调用的方式，方便大家多种方式进行使用
网页端demo
命令行demo
api调用
一 .webui部署教程
1 先下载代码
git clone https://github.com/Akegarasu/ChatGLM-webui
2 使用anaconda安装虚拟环境
python版本3.10.6
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install --upgrade -r requirements.txt
cuda版本根据自己的显卡来选择，我是使用的3090
3 启动命令
python webui.py
下面的几个参数比较重要
–model-path: chatglm6b模型的地址，建议自己下载，不要使用默认的参数，会自动吓到cache里面，多机器部署的时候很麻烦
–listen: 监听端口
–port: 访问的端口号
–share: 是否使用gradio进行部署，建议不用开启
–precision: fp32(CPU only), fp16, int4(CUDA GPU only), int8(CUDA GPU only) 使用精度，根据自己部署设备的显存来选，int4占用的显存小一点
–cpu: use cpu
启动完就可以用了
二 .命令行部署
1 下载代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git
2 使用anaconda创建虚拟环境
使用 pip 安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中 transformers 库版本推荐为 4.27.1，但理论上不低于 4.23.1 即可。
3 启动命令
运行仓库中 cli_demo.py：python cli_demo.py
程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入 clear 可以清空对话历史，输入 stop 终止程序。
三 .api调用方式
1 下载代码
git clone https://github.com/imClumsyPanda/ChatGLM-6B-API.git
2 使用anaconda创建虚拟环境
使用 pip 安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中 transformers 库版本推荐为 4.26.1，但理论上不低于 4.23.1 即可。
首先需要安装额外的依赖 pip install fastapi uvicorn
3 启动命令
Linux 系统请运行 chatglm_api.pychatglm_api 脚本正常运行后，可以通过如下代码调用 ChatGLM-6B 模型来生成对话：
- 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。
- 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。
- 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。
- 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。
- 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。
- 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。
如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。
默认部署在本地的 8000 端口，通过 POST 方法进行调用
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"prompt": "你好", "history": []}'
得到的返回值为
{"response":"你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。","history":[["你好","你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。"]],"status":200,"time":"2023-03-23 21:38:40"
}
四 低成本部署
模型量化
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：
# 按需修改，目前只支持 4/8 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(4).half().cuda()
进行 2 至 3 轮对话后，8-bit 量化下 GPU 显存占用约为 10GB，4-bit 量化下仅需 6GB 占用。随着对话轮数的增多，对应消耗显存也随之增长，由于采用了相对位置编码，理论上 ChatGLM-6B 支持无限长的 context-length，但总长度超过 2048（训练长度）后性能会逐渐下降。
如果你的内存不足的话，可以直接加载量化后的模型，仅需大概 5.2GB 的内存：
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()
私信我获取chatgpt类对话大模型交流群
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/12368.html
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