如何用趋动云GPU线上跑AI项目实践-部署最新的ChatGLM3-6B模型

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二.部署最新的ChatGLM3-6B模型

1.创建项目

创建好账号之后，进入自己的空间，点击右上角的创建项目。

 给项目起一个你喜欢的名称，选择本地代码

镜像选择pytorch2.0.1，python3.9

选择预训练模型，点击公开，选择不要葱姜蒜上传的这个ChtaGLM3-6B模型。

都选完之后，点击右下角的创建，代码选择暂不上传。待会直接clone代码。

点击运行代码

资源配置选择：B1.large， 24G的显存足够加载模型了。其他的不需要设置，然后点击右下角的开始运行。

2.配置环境+修改代码

等右边两个工具全部加载完毕之后，再点击JupyterLab进入开发环境~

进入界面之后是这样的，然后点击这个小加号。

点击terminal，进入终端。

设置镜像源、克隆项目

首先在终端输入tmux,进入一个新的会话窗口。使用tmux可以保持终端的稳定性。

tmux

升级apt，安装unzip

apt-get update && apt-get install unzip

设置镜像源，升级pip

git config --global url."https://gitclone.com/".insteadOf https://
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
python3 -m pip install --upgrade pip

克隆项目，并进入项目目录

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
cd ChatGLM3

修改requirements

双击左侧的requirements.txt文件，把其中的torch删掉，因为我们的环境中已经有torch了，避免重复下载浪费时间。

点击左上选项卡，重新返回终端，安装依赖

pip install -r requirements.txt

修改代码

修改web_demo2.py

双击web_demo2.py，将加载模型的路径修改为：../../pretrain，如下图所示~

修改web_demo.py 

和上面一样我们修改一下模型路径，不同的是，接下来还需要修改一段启动代码~

将下方的启动代码修改为下方代码。

demo.queue().launch(share=False, server_name="0.0.0.0",server_port=7000)

于此同时在界面的右边添加外部端口：7000 

3.运行代码 

运行gradio界面

python web_demo.py

等待模型慢慢加载完毕，可能需要个五六分钟叭保持一点耐心 ~ 

加载完毕之后，复制外部访问的连接，到浏览器打开

运行streamlit界面

如果你运行了gradio，需要先杀掉这个进程，不然内存不够。ctrl+C 可以杀掉进程~杀掉进程之后，显存不会立刻释放，可以观察右边的GPU内存占用，查看显存释放情况。

上面咱们已经修改过web_demo2.py的代码了，所以可以直接用streamlit运行。

streamlit run web_demo2.py

运行streamlit之后，终端会打印两个地址。在右边添加一个和终端上显示的一样的端口号

复制外部访问地址到浏览器打开，之后模型才会开始加载。等待模型记载完毕~ 

okk，下面就是开始体验！

试了一下，速度还是挺快的