ChatGLM-6B的安装和使用最全面细节讲解

ChatGLM-6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的开源对话语言模型，支持中英双语。该模型使用了和ChatGPT类似的技术进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，同时辅以监督微调、反馈自助和人类反馈强化学习等技术，共有62亿参数。

ChatGLM-6B由清华大学 KEG 实验室和智谱AI共同开发，通过模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。

ChatGLM-6B可以简单的理解为本地私有部署的弱化版ChatGPT。

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：

1. 1. 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。
   2. 产生有害说明或有偏见的内容：ChatGLM-6B 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
   3. 英文能力不足：ChatGLM-6B 训练时使用的指示/回答大部分都是中文的，仅有极小一部分英文内容。因此，如果输入英文指示，回复的质量远不如中文，甚至与中文指示下的内容矛盾，并且出现中英夹杂的情况。
   4. 易被误导，对话能力较弱：ChatGLM-6B 对话能力还比较弱，而且 “自我认知” 存在问题，并很容易被误导并产生错误的言论。例如当前版本的模型在被误导的情况下，会在自我认知上发生偏差。

环境准备

硬件要求：

• CPU：AMD 3600
• 内存：DDR4 16GB
• 显卡：RTX 3050（8GB）

软件要求：

• 操作系统：Windows 10，也可以是其它操作系统
• 安装Git工具
• 安装Python，我的版本为3.11.3
• 安装英伟达驱动程序

1、首先判断环境是否安装了python,如果没有，则在机器上安装python

Python学习笔记：Python 详细安装步骤图解

tips：如果安装完成后，在cmd中启动python时失败，而是打开微软商店，可以参考如下解决方案：

方案1：Python的环境变量置于 windowsApps之前

方案2：在系统软件搜索中，输入 “应用执行别名管理”，点击，然后关闭所有python相关程序

2、判断是否安装了 pip（python一般都自带 pip ）

如果不是上图所示，则需要自己安装Pip：

一分钟学会Python中pip的安装与使用_pip安装_Python妙脆角的博客-CSDN博客

查看显存

到上一步基本环境已经安装完成。接下来需要判断训练模型是在GPU还是CPU上运行。

win+R 中输入 dxdiag 查看显存大小

量化等级	最低 GPU 显存（推理）	最低 GPU 显存（高效参数微调）
FP16（无量化）	13 GB	14 GB
INT8	8 GB	9 GB
INT4	6 GB	7 GB

如果你的显存大小<6G,那么你将无法使用GPU运行训练模型。这时候你就需要使用CPU（大概 32GB 内存）来进行运行。不过在CPU上运行的速度会大大降低，显存足够时，推荐在GPU上运行。

配置项目

1、从git仓库拉取项目代码

[email protected]:THUDM/ChatGLM-6B.git

2、下载依赖

pip install -r requirements.txt

tips：如果下载速率比较慢，可以更换为国内的下载源

清华：Simple Index

阿里云：Simple Index

豆瓣：Simple Index

山东理工大学：Loading...

中国科技大学 Simple Index

华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/

// 通过清华源下载
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载CUDA（GPU运行）

NVIDIA显卡必须安装CUDA才能满足 CHATGML-6B训练模型的高性能运算需求。

1、先判断是否安装CUDA

nvcc -V

若显示CUDA相关版本信息，表明已经安装，则可跳过第2步。

2、安装CUDA

CUDA安装教程（超详细）_Billie使劲学的博客-CSDN博客

安装PyTorch

PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的tensor library(张量库)

进入官网： PyTorch

选择GPU运行

需要选择上一步下载的CUDA对应的版本

选择CPU运行

复制Run tis Command 里面的代码，通过pip下载， 正常下载速度会比较慢，建议使用清华源进行下载比较快。

安装TDM-GCC（CPU运行）

如果需要在 cpu 上运行量化后的模型，还需要安装 gcc 与 openmp

TDM-GCC官网下载： Download | tdm-gcc

不要下载最新版本的，因为最新版本中没有集成openmp，点击TDM-GCC files 寻找历史版本，然后下载 tdm64-gcc-5.1.0-2.exe版本。

进行安装时，一定要勾选 gcc下的openmp，否则后续运行会报错。

手动下载训练模型（可选）

建议手动下载训练模型，因为文件体量比较大，如果网络不佳，自动下载的话很有可能会失败。

下载地址：THUDM/chatglm-6b at main

这里有两个可以选的下载版本 main 和 int4，对应不同的量化等级。

main： FP16（无量化） 和 INT8

int4： INT4

根据自己显存的大小进行下载所有文件。然后将文件放置到 “配置项目” 步骤下载的 CHATGLM-6B项目下。

启动CHATGLM-6B

1、命令启动

未手动下载训练模型

FP16（无量化）启动 GPU启动

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

model = model.eval

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])

print(response)

INT8 量化启动

// 这句代码后面添加 quantize(8)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()

INT4 量化启动

// THUDM/chatglm-6b 修改为 THUDM/chatglm-6b-int4
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()

CPU启动

// 后面修改为float()
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).float()

手动下载了训练模型

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\work\\ChatGPTDemo\\ChatGLM6B\\chatglm6b", trust_remote_code=True)

model = AutoModel.from_pretrained("D:\\work\\ChatGPTDemo\\ChatGLM6B\\chatglm6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

model = model.eval

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])

print(response)

运行效果如下

2、脚本启动

按照需求对改文件修改，然后点击启动即可。

启动效果

tips：

如果出现报错

Torch not compiled with CUDA enabled

表示CUDA 和 Pytorch 对应版本不兼容，需要重新卸载后下载

如果运行 INT4 量化模型时出现错误

文件中的quantization_kernels.c和quantization_kernels_parallel.c这两个文件编译存在问题，需要手动编译

// 进入下载的 INT4量化模型文件夹下
cd D:\work\ChatGPTDemo\ChatGLM6B\chatglm4b

gcc -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 quantization_kernels.c -shared -o quantization_kernels.so

gcc -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 quantization_kernels_parallel.c -shared -o quantization_kernels_parallel.so

在启动前添加一句 手动加载文件

# 手动加载.so文件
model = model.quantize(bits=4, kernel_file="D:\\work\\ChatGPTDemo\\ChatGLM6B\\chatglm4b\\quantization_kernels.so")