腾讯云部署清华大学ChatGLM-6B实战

sockstack / 163 / 2023-11-07 12:54:41

<p><span style="color: red; font-size: 18px">ChatGPT 可用网址，仅供交流学习使用，如对您有所帮助，请收藏并推荐给需要的朋友。</span><br><a href="https://ckai.xyz/?sockstack&section=detail" target="__blank">https://ckai.xyz</a><br><br></p> <article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix">
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<h3>简介（来自官方）</h3> 
<p>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，更多信息请参考我们的博客。</p> 
<p>为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。</p> 
<p>不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。</p> 
<h3>准备工作</h3> 
<p>硬件要求（腾讯云V100显卡，一个月大几千，肉疼）</p> 
<table>
<thead><tr>
<th><strong>量化等级</strong></th>
<th>
<strong>最低 GPU 显存</strong>（推理）</th>
<th>
<strong>最低 GPU 显存</strong>（高效参数微调）</th>
</tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td>FP16（无量化）</td>
<td>13 GB</td>
<td>14 GB</td>
</tr>
<tr>
<td>INT8</td>
<td>8 GB</td>
<td>9 GB</td>
</tr>
<tr>
<td>INT4</td>
<td>6 GB</td>
<td>7 GB</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>代码clone（怎么安装Git工具不赘述）</h3> 
<pre><code class="language-bash">git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git</code></pre> 
<h3>环境安装</h3> 
<p>使用 pip 安装依赖：<code>pip install -r requirements.txt</code>，其中 <code>transformers</code> 库版本为 <code>4.27.1（就用这个就行）</code>。</p> 
<p>注意：Python要3.8以上！！！！否则能坑死你！</p> 
<h3>模型以及配置文件准备</h3> 
<p>1、官方下载：清华大学云盘</p> 
<p>2、huggingface开源社区下载：THUDM/chatglm-6b at main</p> 
<p>把对应的模型以及配置文件记得下载全，结果是这样的：</p> 
<p><img referrerpolicy="no-referrer"  alt="" height="136" src="https://img-blog.csdnimg.cn/fa7e6fddde9c4d449e01fbf482d8bdc9.png" width="1064"></p> 
<p><img referrerpolicy="no-referrer"  alt="" height="242" src="https://img-blog.csdnimg.cn/a4f58f16c683480c916bee7208ad6315.png" width="1200"></p> 
<p>踩坑：记得教研一下模型的SHA256是否跟官方一致，否则模型肯定加载失败！</p> 
<p>3、准备启动：</p> 
<p>三种方式均可：</p> 
<pre>python3.8 web_demo.py
</pre> 
<pre>python3.8 web_demo2.py</pre> 
<p>streamlit run web_demo2.py</p> 
<p></p> 
<p>4、注意：web方式记得把云服务器的端口开放了，否则用不了！</p> 
<p></p> 
<p>效果展示：</p> 
<p><img referrerpolicy="no-referrer"  alt="" height="693" src="https://img-blog.csdnimg.cn/d4d45810e258486fac170caae96e33c6.png" width="714"></p> 
<p></p> 
<p><img referrerpolicy="no-referrer"  alt="" height="672" src="https://img-blog.csdnimg.cn/2121b3ec1d0144269f28ce1f7c03dd16.png" width="1200"></p> 
<p><img referrerpolicy="no-referrer"  alt="" height="732" src="https://img-blog.csdnimg.cn/b68fe689cada44049bffa7bc7ef556f8.png" width="1200"></p> 
<p>大家又遇到坑的地方，欢迎留言！ </p> 
<p></p> 
<p></p> 
<p></p> 
<p></p> 
<p></p> 
<p></p>
</div>
</div>
<div id="treeSkill"></div>
</article>

作者

sockstack

许可协议

CC BY 4.0

发布于

2023-11-07

修改于

2024-09-17

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