ChatGPT本地部署— ChatGLM(转载)

一、什么是ChatGLM？

二、本地部署

2.1 模型下载

2.2 模型部署

2.3 模型运行

2.3.1 直接在命令行中输入进行问答

2.3.2 利用 gradio 库生成问答网页

三、模型与ChatGPT和GPT4AII 效果对比

3.1 ChatGLM

3.2 ChatGPT

3.3 GPT4AII

四、总结

一、什么是ChatGLM？

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 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。

二、本地部署

2.1 模型下载
Demo下载地址：

GitHub - ZhangErling/ChatGLM-6B: 提供Windows部署文档的版本 | ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model

2.2 模型部署

用Pycharm打开项目文件；
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；

2.3 模型运行
在 …/ChatGLM/ 目录下有两个 demo 代码：

2.3.1 直接在命令行中输入进行问答
（1）修改模型路径。编辑 cli_demo.py 代码，修改 5、6 行的模型文件夹路径，将原始的 “THUDM/ChatGLM-6B” 替换为 “model” 即可。

（2）修改量化版本。如果你的显存大于 14G，则无需量化可以跳过此步骤。如果你的显存只有 6G 或 10G，则需要在第 6 行代码上添加 quantize(4) 或 quantize(8) ，如下：

#6G 显存可以 4 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained(“model”, trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()# 10G 显存可以 8 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained(“model”, trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()
（3）运行 cli_demo.py

2.3.2 利用 gradio 库生成问答网页
利用 gradio 库生成问答网页（效果如三中所示）。

（1）安装gradio 库：

pip install gradio
（2）修改模型路径。编辑 cli_demo.py 代码，修改 5、6 行的模型文件夹路径，将原始的 “THUDM/ChatGLM-6B” 替换为 “model” 即可。

（3）修改量化版本。如果你的显存大于 14G，则无需量化可以跳过此步骤。如果你的显存只有 6G 或 10G，则需要在第 5 行代码上添加 quantize(4) 或 quantize(8) ，如下：

6G 显存可以 4 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained(“model”, trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()# 10G 显存可以 8 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained(“model”, trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()
（4）运行 web_demo.py

模型加载过程如下图：
在这里插入图片描述