手把手带你在AutoDL上部署ChatGLM3 Web Demo

手把手带你在AutoDL上部署ChatGLM3 Web Demo

作者:Datawhale 不要葱姜蒜
项目地址:https://github.com/KMnO4-zx/self_llm.git
如果大家有其他模型想要部署教程,可以来仓库提交issue哦~ 也可以自己提交PR!

环境准备

在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8

手把手带你在AutoDL上部署ChatGLM3 Web Demo_第1张图片

接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo

pip换源和安装依赖包

# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope
pip install transformers

模型下载

使用 modelscope 中的snapshot_download函数下载模型,第一个参数为模型名称,参数cache_dir为模型的下载路径。

/root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件,如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py执行下载,模型大小为 14 GB,下载模型大概需要 10~20 分钟

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

代码准备

首先clone代码,打开autodl平台自带的学术镜像加速。学术镜像加速详细使用请看:https://www.autodl.com/docs/network_turbo/

source /etc/network_turbo

然后切换路径, clone代码.

cd /root/autodl-tmp
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git

切换commit版本,与教程commit版本保持一致,可以让大家更好的复现。

cd ChatGLM3
git checkout f823b4a3be9666b9b2a9daa43b29659e876a040d

最后取消镜像加速,因为该加速可能对正常网络造成一定影响,避免对后续下载其他模型造成困扰。

unset http_proxy && unset https_proxy

修改代码路径,将 /root/autodl-tmp/ChatGLM3/basic_demo/web_demo2.py中 13 行的模型更换为本地的/root/autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b

手把手带你在AutoDL上部署ChatGLM3 Web Demo_第2张图片

demo运行

修改requirements.txt文件,将其中的torch删掉,环境中已经有了torch,不需要再安装。然后执行下面的命令:

cd /root/autodl-tmp/ChatGLM3
pip install -r requirements.txt

运行以下命令即可启动推理服务

cd /root/autodl-tmp/ChatGLM3
streamlit run ./basic_demo/web_demo2.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

autodl 的端口映射到本地的 http://localhost:6006 即可看到demo界面。

注意:要在浏览器打开http://localhost:6006页面后,模型才会加载,如下图所示:

手把手带你在AutoDL上部署ChatGLM3 Web Demo_第3张图片

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