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）。
从零环境开始配置
1、安装 python
https://www.python.org/downloads/windows/
2、下载代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
安装依赖
pip install -r requirements.txt -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
3、安装 Pytorch(GPU版)
检查是否启用GPU
import torch
print(torch.__version__) #显示Pytorch版本
print(torch.cuda.is_available()) #返回False为版本不匹配，报该错误；返回Ture，解决问题
3.1 安装 CUDA
查看 NVIDIA 控制面板 => 系统信息 => 驱动程序版本 => 511.81
查看 NVIDIA 对应 CUDA 的版本 地址
新建 cmd 命令查看是否安装成功：nvcc -V，如果没有还需要配置环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin
3.2 下载 cuDNN
需要注册 NVIDIA 账号
下载完成后解压里面的文件夹后复制到对应的 CUDA 中：
复制 /bin 下的文件 到 \CUDA\v11.6\bin
复制 /lib/x64 下的文件 到 \CUDA\v11.6\lib\x64
复制 /include 下的文件 到 \CUDA\v11.6\include
3.3 安装 Pytorch
如果已安装还需要卸载 pip uninstall torch
pytorch 网站 https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-anaconda
然后再运行命令
import torch
print(torch.__version__) #显示Pytorch版本
print(torch.cuda.is_available()) #返回False为版本不匹配，报该错误；返回Ture，解决问题
4、安装 TDM-GCC (CPU上运行)
安装 TDM-GCC 时勾选 openmp
5、安装 Git LFS
Git LFS 用于下载大文件
6、配置模型
下载模型实现 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
单独下载模型 https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019e314311ab5c/
可在更目录下创建 chatglm-6b 或其他模型目录
然后配置模型目录：
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True) # chatglm-6b-int4 为模型目录
# model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() # 使用GPU
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).float() # 使用CPU
7、运行
python web_demo.py
8、参考
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
https://www.heywhale.com/mw/project/6436d82948f7da1fee2be59e
https://blog.csdn.net/moyong1572/article/details/119438286
https://blog.csdn.net/qq_46941656/article/details/119701547
https://blog.csdn.net/sinat_24948419/article/details/105532537
