本文主要讲解关于AI大模型探索之路-应用篇15：GLM大模型-ChatGLM3-6B私有化本地部署相关内容，让我们来一起学习下吧！
目录
前言
一、ChatGLM3-6B 简介说明
二、ChatGLM3-6B 资源评估
三、购买云服务器
四、git拉取GLM
五、pip安装依赖
六、运行测试
七、本地部署安装
总结
前言
ChatGLM3-6B 是 OpenAI 推出的一款强大的自然语言处理模型，它在前两代模型的基础上进行了优化和改进，具有更高的性能和更广泛的应用场景。本文将从技术角度对 ChatGLM3-6B 进行详细介绍，包括其特点、资源评估、购买云服务器、git拉取GLM、pip安装依赖、运行测试以及本地部署安装等方面的内容。希望通过本文的介绍，能够帮助大家更好地理解和使用 ChatGLM3-6B 模型。
一、ChatGLM3-6B 简介说明
ChatGLM3-6B 是一款基于深度学习的自然语言处理模型，它具有以下特点：
1）更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。
2）更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式 ，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
3）更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。
二、ChatGLM3-6B 资源评估
初步粗略估算：
1)如果精度为FP32, 需要GPU显存大概 24G左右，如果考虑其他因素再加一点32G左右。 2)如果精度为FP16, 需要GPU显存大概 12G左右，如果考虑其他因素再加一点16G左右。 3)如果量化为int8, 需要GPU显存大概 6G左右，如果考虑其他因素再加一点8G左右。
由于默认情况下，ChatGLM3-6B模型以 FP16 精度加载，因此大概需要16G左右； 如果显存不够需要修改源码进行量化处理，源码参考如下： model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) .quantize(8).cuda()
三、购买云服务器
在AutoDL租一个按量收费的服务器；大家可自行选择合适的云平台，购买云服务器
选择最新的Pytorch基础镜像（核心需要pytorch库）
登录云服务器
学术加速一波，执行命令：source /etc/network_turbo
四、git拉取GLM
1）下载GLM
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
2）下载完成后进入ChatGLM3目录
cd ChatGLM3
五、pip安装依赖
执行下面的pip命令，安装依赖（核心需要pytorch库）
pip install -r requirements.txt
安装过程中提示tensorboard依赖的protobuf版比较低，服务器中protobuf版本过高
有两种方案：
1）降低protobuf的版本到满足tensorboard 2.15.1的要求。你可以使用pip命令来卸载当前的protobuf并安装一个兼容的版本。例如： pip uninstall protobuf pip install protobuf==4.24 2）升级你的tensorboard版本到一个与当前protobuf版本兼容的版本。你需要查找最新的tensorboard版本，然后使用pip命令来安装。例如： pip install --upgrade tensorboard
经尝试采用第一种失败后，改用方案二执行成功。
再重新执行：pip install -r requirements.txt，执行成功
六、运行测试
进入basic_demo目录，查看测试的demo
执行测试demo : python cli_demo.py
这个目录放了各种测试用的demo，为了方便使用，本次主要采用命令行客户端的方式测试
第一次执行时，中途链接huggingface超时失败，惊出一身冷汗
第二次执行后执行成功（终于出现了期待已久的画面）
赶紧测一波 ，
测试效果赶紧很不错，精准度方面也比较高；另外，感受最明显的特点就是，“速度快”，
基本上在我提问完后，ChatGLM秒回结果，和调用OpenAI在线API相比，直接原地起飞。
七、本地部署安装
由于本地电脑GPU资源不足，无法实操；主要以云服务器部署为主；本地安装方式仅做记录备用
1. Python环境准备
建议安装anaconda（里面集成了很多科学计算的库集成了jupyter等在线编译工具）
网站会自动识别电脑版本匹配工具
2. GPU版PyTorch安装
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch；它提供了必要的模型管理和训练工具，以及分布式训练能力、易用性、以及与其他工具的良好集成；用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
ChatGLM3-6B运行过程需要借助PyTorch来完成相关计算。
需要确认是否已经安装2.0版本及以上的GPU版本的PyTorch；
1）验证是否安装
#导入模块
import torch
#查看Pytorch的版本
torch.__version__
#测试当前的touch版本与当前服务器的CUDA是否兼容
print(torch.cuda.is_available())2）安装
#卸载当前pytorch版本
pip uninstall torch torchvision torchaudio
#安装新的pytorch版本
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1213. 验证PyTorch与CUDA是否兼容
CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，它是由NVIDIA公司推出的一个并行计算平台和应用程序接口（API），允许软件开发者和软件工程师使用NVIDIA的图形处理单元（GPU）进行通用计算。简单来说，CUDA让开发者能够利用NVIDIA GPU强大的计算能力来加速除了图形处理以外的科学和工程计算，从而提供比传统CPU更高效的性能。
1）验证是否兼容
#导入模块
import torch
#测试当前的touch版本与当前服务器的CUDA是否兼容
print(torch.cuda.is_available())2）重新安装
在CUDA官网下载最新版CUDA toolkit（CUDA安装工具）进行安装或者更新至12.1版，
3）重新验证
4. 拉取ChatGLM3工程
创建一个目录使用GIT拉取工程代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3下载完成后，能够在你的文件目录下看到完整的ChatGLM3安装文件
5. 安装ChatGLM3-6B项目依赖库
pip install -r requirements.txt安装过程若出现类似typing-extensions或fastapi等非核心库不兼容性报错，并不会影响最终模型运行，不用进行额外处理。完成了相关依赖库的安装之后，即可尝试进行模型调用了。
6. 运行测试
测试方式1：
python cli_demo.py测试方式2：
streamlit run web_demo2.py总结
本文从技术角度对 ChatGLM3-6B 进行了深入介绍，包括其特点、资源评估、购买云服务器、git 拉取 GLM、pip 安装依赖、运行测试以及本地部署安装等方面的内容。希望通过本文的介绍，能够帮助大家更好地理解和使用 ChatGLM3-6B 模型。
文章若有瑕疵，恳请不吝赐教；若有所触动或助益，还望各位老铁多多关注并给予支持。
以上就是关于AI大模型探索之路-应用篇15：GLM大模型-ChatGLM3-6B私有化本地部署相关的全部内容，希望对你有帮助。欢迎持续关注程序员导航网，学习愉快哦！
