使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM2-6B-推我

ChatGLM2-6B 是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GLM架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需13GB显存，INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）虽然智商比不过 openAI 的 ChatGPT 模型，但是ChatGLM2 -6B 是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参，配合API模式可以实现自行构建知识库。

图片[1]-使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM2-6B-推我

一些前言

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

更长的上下文：上下文长度由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。多轮对话后出现复读和遗忘的情况明显减少。
更节约显存与内存：INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
更高的性能：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%。
回答质量提升：对比题图中的 ChatGLM2-6B 与下图中的 ChatGLM-6B 的回复，ChatGLM2-6B 的回答质量提升非常明显

部署过程

其实和之前 ChatGLM-6B 的部署区别不大，熟手可以自行按照之前的步骤再来一遍就好了。坛子里一些网友表示需要新的详细教程，我就又重（复）写（制）了新的部署教程。

硬件与软件准备

随便一个CPU（差不多就行，毕竟我看网友还有用赛扬N6210这种东西跑的）
至少32GB的内存（因为模型运行大概需要23~25GB内存）
大于30GB硬盘可用空间
最好有SSD（最开始要将模型读到内存中，模型本体大概就需要占用11GB内存，使用HDD会经历一个漫长的启动过程）
最好有个魔法上网工具，毕竟大部分代码与模型都在github和huggingface上。
- 如果你的魔法上网工具有类似TUN模式，VPN模式直接开启就好。
- 如果你的魔法上网工具只给你了一个本地代理地址，比如 127.0.0.1:1080 ，可以安装一个叫做“Proxifier”的软件，在Proxy Server内添加127.0.0.1:1080，在Proxification Rules内添加
  一个新条目，Applications写 python.exe;git-*.exe;git.exe; headless-git.exe;，Action选刚才设置的Proxy XXXX 127.0.0.1

正式开始部署

安装 Python 3.10.6 与 pip

其实3.8以上的就行，不过为了方便同时用stable-diffusion-webui，我选择了3.10.6这个版本

我这里采用直接系统内安装Python 3.10.6的方式
如果你会用Miniconda，也可以用Miniconda实现Python多版本切换，具体可以自己百度谷歌解决。

访问 Python3.10.6 下载页面
把页面拉到底，找到【Windows installer (64-bit)】点击下载
安装是注意，到这一步，需要如下图这样勾选 Add Python to PATH

然后再点上边的 Install Now
python
安装完成后，命令行里输入Python -V，如果返回Python 3.10.6那就是成功安装了。
命令行里输入 python -m pip install --upgrade pip安装升级pip到最新版。

安装 Git

访问 Git 下载页面
点击【Download for Windows】，【64-bit Git for Windows Setup】点击下载
一路下一步安装
命令行运行git --version,返回git version 2.XX.0.windows.1就是安装成功了。

安装 Git Large File Storage

点击 git-lfs.github.com 并单击“Dowdload”。
在计算机上，找到下载的文件。
双击文件 git-lfs-windows-3.X.X.exe , 打开此文件时，Windows 将运行安装程序向导以安装 Git LFS。
命令行运行git lfs install,返回Git LFS initialized.就是安装成功了。

下载 ChatGLM2-6B

找一个你喜欢的目录，在资源管理器，地址栏里敲CMD，敲回车，启动命令提示行窗口，输入以下命令

# 下载项目源代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
# 切换到项目根目录
cd ChatGLM2-6B
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装web依赖
pip install gradio

他会在你选择的目录下生成 ChatGLM2-6B 文件夹，放项目
这东西本体+模型大概需要25GB空间
整个路径中，不要有中文（比如“C:\AI对话工具\”），也不要有空格（比如“C:\Program Files”）可以避免很多奇怪的问题。
如果你对自己的网络稳定性非常信任，可以跳过下一步的下载模型的步骤

下载模型

还在刚才 ChatGLM2-6B 目录下，在资源管理器，地址栏里敲CMD，敲回车，启动命令提示行窗口，输入以下命令

#下载模型
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

然后你应该需要下载十几个GB的东西，请注意你的网络流量哦，只要他没明确提示，那就是还在下载，请不要关闭那个黑乎乎的CMD窗口，毕竟十几个G，需要下很久。

如果你实在网络不太行，可以将最后那一条下载模型部分命令替换为

# 下载模型实现
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

然后从这里手动下载模型参数文件，并将下载的文件替换到刚才新建的chatglm2-6b 文件夹内（注意这个文件夹最后是小b结尾）

修改为 CPU 运行 ChatGLM2-6B

重新回到ChatGLM2-6B目录下，复制一份web_demo.py文件，重名为web.py

将开头第5和第6行代码

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
model = model.eval()

修改为

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()

改了模型的存放路径：删除了 THUDM/ 这个第5和第6行都要改。（这个修改只有执行了上一步下载模型的人需要，如果你没执行下载模型那一步，不要改）
从用cuda运行改为了用CPU运行：第6行最后的.half().cuda()改为.float()（从用GPU的cuda改成用CPU运行）
如果未来代码变动，或者你想改cli启动的那个文件的话，可以参照上文改。