GpuMall智算云教程：ChatGLM3-6B 对话预训练模型

#大模型##GpuMall智算云#

#算力##租赁#

1. 选择 ChatGLM3-6B 镜像创建实例​

提示

训练 ChatGLM3-6B 模型，显卡显存建议选择等于大于 16GB 以上的显卡，因为 ChatGLM3-6B 模型载入后会占用大约 13GB 左右显卡显存。

选择完成后创建实例，然后点击 JupyterLab，进入终端。

2. 通过内网拉取 ChatGLM3-6B 模型​

执行如下命令拉取 ChatGLM3-6B 模型

curl -fSLO https://gpumall-static-data-public-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/platform/instance/downmodel
chmod +x downmodel
./downmodel chatglm3-6b-model

通过上述操作拉取的模型会存储在 /gm-data/chatglm3-6b 目录下，不建议移动，ChatGLM3-6B 代码中已指定模型路径为 /gm-data/chatglm3-6b。

然后等待模型全部下载完成

3. 启动 ChatLM3-6B​

ChatGLM3-6B 支持如下几种启动方式：

#查看虚拟环境
conda info -e 
# conda environments:
#
base                     /usr/local/miniconda3
ChatGLM3                 /usr/local/miniconda3/envs/ChatGLM3

#切换到 ChatGLM3虚拟环境
conda activate ChatGLM3

#执行启动脚本会打印支持的几种启动方式
/root/ChatGLM3/start.sh 
 
          支持如下几种启动方式，根据您需要选择一种启动方式即可:
                方式一): Web 网页版对话，通过 Gradio 所生成的地址进行公网访问(国内网络访问可能稍慢),监听8501端口
                /root/ChatGLM3/start.sh web_gradio

                方式二): Web 网页版对话，通过 GpuMall 平台自定义服务方式进行公网访问,监听8501端口
                /root/ChatGLM3/start.sh web_streamlit

                方式三): 命令行对话，该选项可在命令行与 ChatGLM3-6B 进行交互对话
                /root/ChatGLM3/start.sh terminal

                方式四): API 接口方式启动，对该接口进行调用，调用地址通过 GpuMall 平台自定义服务方式所提供的公网地址进行调用
                /root/ChatGLM3/start.sh openapi

下面会依此演示以上四种启动和通过外网访问方式，根据自己需求选择任意一种即可（通过 API 调用访问方式用的较多）。

3.1 通过Gradio启动​

通过 Gradio 方式启动，Gradio 会自动创建一个公网访问链接。

/root/ChatGLM3/start.sh web_gradio
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:04<00:00,  1.66it/s]
Running on local URL:  http://127.0.0.1:8501
Running on public URL: https://21e9e47a93316d5515.gradio.live       #复制该链接，该链接为Gradio自动生成的公网访问地址，有效期是72个小时

This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from Terminal to deploy to Spaces (https://huggingface.co/spaces)

复制上述链接到浏览器进行访问使用 

3.2 网页版启动​

启动网页版，然后通过 GpuMall 平台的自定义服务进行访问

/root/ChatGLM3/start.sh web_streamlit

Collecting usage statistics. To deactivate, set browser.gatherUsageStats to False.


  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Network URL: http://172.17.0.2:8501
  External URL: http://61.243.114.254:8501

启动后到 GpuMall 实例管理控制台，点击更多——》创建自定义端口。

输入 8501，因为实例中的 ChatGLM3-6B 项目监听 8501 端口，然后点击确定。 

然后点击 自定义服务 跳转到公网访问网页页面地址。 

跳转后开始使用 

3.3 命令行对话​

root@502430219444229:~# /root/ChatGLM3/start.sh terminal
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:04<00:00,  1.65it/s]
欢迎使用 ChatGLM3-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序

用户：你好  #输入 文本内容

ChatGLM：你好！我是人工智能助手 ChatGLM3-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。

用户：stop

3.4 API接口方式启动​

执行如下命令启动 API 方式 ChatGLM3-6B 模型，启动后默认监听 8000 端口

/root/ChatGLM3/start.sh openapi
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:03<00:00,  1.85it/s]
INFO:     Started server process [361]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

启动后到 GpuMall 实例管理控制台，点击更多——》创建自定义端口。

输入 8000，因为实例中的 ChatGLM3-6B 项目监听 8000 端口，然后点击确定。

然后点击 【自定义端口】 来获取公网调用 API 地址

跳转后浏览器中的 URL 地址就是 API 的公网地址。

通过公网 API 地址进行调用

如下演示三种方式进行调用 curl、postman、python代码。

curl 方式调用 ChatGLM3-6B API

curl -X POST "http://edgegpu-proxy-002.gpumall.com:46026/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"model\": \"chatglm3-6b\", \"messages\": [{\"role\": \"system\", \"content\": \"You are ChatGLM3, a large language model trained by Zhipu.AI. Follow the user's instructions carefully. Respond using markdown.\"}, {\"role\": \"user\", \"content\": \"你好，给我讲一个故事，大概100字\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 100, \"temperature\": 0.8, \"top_p\": 0.8}"

Postman 方式调用

调用参数

{
    "model": "chatglm3-6b",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "YouareChatGLM3,alargelanguagemodeltrainedbyZhipu.AI.Followtheuser'sinstructionscarefully.Respondusingmarkdown."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好，给我讲一个故事，大概100字"
        }
    ],
    "stream": false,
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.8
}

Python代码调用 ChatGLM3-6B API

如下Python调用测试代码在 ChatGLM3-6B官方GitHub仓库

展示Python调用 ChatGLM3-6B API 代码

需要在 Python 代码所在的机器上安装 openai 包，然后执行。

#安装openai包
pip install openai

#将上述代码保存为 chatglm3-6b-api-request.py 文件，然后执行
python chatglm3-6b-api-request.py
当然可以！那么，让我给您讲一个关于友谊和勇气的小故事。

从前，在一个遥远的国度里，住着两个好朋友：小明和小红。他们俩从小一起长大，无论遇到什么困难，都会互相帮助、扶持。他们的友谊感动了很多人，也成为了村庄中一段美好的传说。

有一天，村子里来了一个恶龙。它经常袭击村子，抢走人们的财物，威胁村民的生命安全。面对这个强大的恶龙，小明和小红都非常害怕，但他们并没有退缩。他们决定勇敢地对抗恶龙，保护自己的家园。

为了准备与恶龙战斗，小明和小红去向村里的智者请教。智者告诉他们，要战胜恶龙，需要找到它的弱点。经过一番调查和思考，他们终于找到了恶龙的弱点：它的眼睛非常脆弱，只要用尖锐的物品刺中它的眼睛，就能让它失去力量。

于是，小明和小红拿起锐利的武器，勇敢地向恶龙发起了攻击。在激战中，他们不断地用尖锐的物品刺中恶龙的眼睛，最终成功地打败了它。村子恢复了宁静，人们为他们的勇敢和智慧感到自豪。

从此以后，小明和小红的名字传遍