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本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地私有化部署大模型～ 在19年曾经尝试过使用，当时就被大模型效果惊艳到啊，只是没想到短短3年多，大模型效果提升这么快。学不完，根本学不完… 大模型实在太火了，终于还是忍不住对它下手。今天介绍如何在本地部署大模型尝鲜，后面有时间会持续出大模型技术原理篇。 1 大语言模型LLM大语言模型（Large Language Model），是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。 语言模型的发展
从2017年google提出Transformer后，各种基于transformer的变形结构被提出和使用。主要分类两类，一种是基于encoder，最具代表的BERT模型；一种是基于decoder，最具代表的openAI提出的GPT系列。现在明显GPT在LLM领域处于领先地位了，特别ChatGPT的问世。 2 GPU相关知识以下回答均来自ChatGPT 2.1 GPU和CPU有什么区别GPU和CPU是两种不同的计算机处理器，它们在设计和功能上有很大的区别。 CPU（中央处理器）是计算机的主要处理器，它负责执行计算机的指令和控制计算机的操作。CPU通常有几个核心，每个核心可以处理一个线程。CPU的设计目的是为了处理通用计算任务，例如操作系统、应用程序和游戏等。 GPU（图形处理器）是专门设计用于处理图形和图像的处理器。GPU通常有数百个甚至数千个小型处理单元，这些处理单元可以同时处理多个任务。GPU的设计目的是为了加速图形和任务，例如游戏、视频编辑和机器学习等。 因此，GPU和CPU在设计和功能上有很大的区别。GPU比CPU更适合处理大规模的任务，例如机器学习和深度学习等。而CPU则更适合处理通用计算任务，例如操作系统和应用程序等。 GPU可以对AI深度学习模型加速的原因有以下几点： 并行计算能力：GPU拥有大量的小型处理单元，这些处理单元可以同时处理多个任务，因此GPU比CPU更适合处理大规模的并行计算任务。在深度学习中，许多计算任务可以被分解为大量的小型计算任务，这些计算任务可以被并行处理，因此GPU可以大大加速深度学习模型的训练和推理。 浮点运算能力：深度学习模型中的计算任务通常涉及大量的浮点运算，例如矩阵乘法和卷积等。GPU拥有专门的浮点运算单元，可以高效地执行这些计算任务，因此GPU比CPU更适合处理深度学习模型中的计算任务。 内存带宽：深度学习模型通常需要大量的数据进行训练和推理，因此内存带宽对于深度学习模型的性能至关重要。GPU拥有高速的内存带宽，可以高效地读取和写入大量的数据，因此GPU可以大大加速深度学习模型的训练和推理。 综上所述，GPU可以对AI深度学习模型加速的原因是它具有强大的并行计算能力、高效的浮点运算能力和高速的内存带宽，这些特性使得GPU比CPU更适合处理深度学习模型中的计算任务。 2.2 常见GPU芯片几种常用的GPU芯片及其优缺点对比： NVIDIA GeForce系列 优点：NVIDIA GeForce系列是目前市场上最流行的GPU芯片之一，具有强大的计算能力和广泛的应用支持。NVIDIA GeForce系列的GPU芯片适用于游戏、图形处理、机器学习和深度学习等领域。 缺点：NVIDIA GeForce系列的GPU芯片相对较贵，而且功耗较高，需要较大的散热器和电源支持。 AMD Radeon系列 优点：AMD Radeon系列是另一种流行的GPU芯片，具有较高的性价比和广泛的应用支持。AMD Radeon系列的GPU芯片适用于游戏、图形处理和机器学习等领域。 缺点：AMD Radeon系列的GPU芯片相对于NVIDIA GeForce系列的GPU芯片来说，计算能力稍弱，而且在一些应用程序中的性能表现不如NVIDIA GeForce系列的GPU芯片。 Intel Xe系列 优点：Intel Xe系列是英特尔公司推出的新一代GPU芯片，具有强大的计算能力和广泛的应用支持。Intel Xe系列的GPU芯片适用于游戏、图形处理、机器学习和深度学习等领域。 缺点：Intel Xe系列的GPU芯片相对于NVIDIA GeForce系列和AMD Radeon系列的GPU芯片来说，计算能力稍弱，而且目前市场上的产品较少，应用支持相对较少。 Apple M系列 优点：Apple M系列是苹果公司推出的新一代GPU芯片，具有强大的计算能力和低功耗特性。Apple M系列的GPU芯片适用于苹果电脑和移动设备等领域。 缺点：Apple M系列的GPU芯片目前只适用于苹果设备，应用支持相对较少，而且相对于其他GPU芯片来说，计算能力稍弱。 综上所述，不同的GPU芯片具有不同的优缺点，选择适合自己需求的GPU芯片需要综合考虑计算能力、应用支持、价格和功耗等因素 2.3 A100芯片特点NVIDIA A100是NVIDIA公司推出的一款新一代GPU芯片，以下是它的优缺点和价格： 优点：
强大的计算能力：NVIDIA A100采用了新一代的Ampere架构，具有强大的计算能力和高效的能源利用率。它可以在深度学习、机器学习和科学计算等领域中提供卓越的性能。
高速的内存带宽：NVIDIA A100采用了HBM2内存，具有高速的内存带宽和低延迟，可以高效地处理大规模的数据集。
支持多任务并行处理：NVIDIA A100具有多个Tensor Core处理单元，可以同时处理多个任务，提高了计算效率。 缺点：
高昂的价格：NVIDIA A100的价格相对较高，不适合所有用户。
需要高端的硬件支持：NVIDIA A100需要高端的散热器和电源支持，以确保稳定的性能和长期的使用寿命。 价格： NVIDIA A100的价格因型号和配置而异，一般来说，单个A100 GPU的价格在5000美元到10000美元之间。此外，NVIDIA还提供了一些基于A100芯片的和超级计算机解决方案，价格更高。 总的来说，NVIDIA A100是一款强大的GPU芯片，具有高效的计算能力和内存带宽，适用于深度学习、机器学习和科学计算等领域。但是，它的价格相对较高，需要高端的硬件支持，不适合所有用户。 显存（Graphics Memory）是指GPU（图形处理器）中的内存，用于存储图形和图像数据。显存是GPU中的一种高速缓存，可以快速读取和写入图形和图像数据，以提高图形和图像处理的效率。 A100的显存容量有多种配置可供选择，最大可达到40GB。以下是NVIDIA A100显存容量的几种配置： 40GB HBM2显存：这是NVIDIA A100的最大显存配置，可以提供最高的性能和内存带宽，适用于大规模的深度学习和机器学习任务。 20GB HBM2显存：这是NVIDIA A100的中等显存配置，可以提供较高的性能和内存带宽，适用于中等规模的深度学习和机器学习任务。 10GB HBM2显存：这是NVIDIA A100的最小显存配置，可以提供较低的性能和内存带宽，适用于小规模的深度学习和机器学习任务。 需要注意的是，NVIDIA A100的显存容量不仅影响GPU的性能，还会影响GPU的价格。显存容量越大，GPU的价格也越高。因此，在选择NVIDIA A100时，需要根据具体的应用场景和预算选择适合的显存配置。 3 chatGLM-6B本地部署上文说过大模型的一个特点就是大规模参数，需要高规模大显存配置，而显存是需要资金的。调用chatGPT不仅需要资金还需要一些其他门槛。 但是现在有很多开发者，对自研的大模型进行开源，更好支持中文，更友好的部署环境。比如ChatGLM-6B。 git： ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。 本文就主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，虽然readme已经介绍很详细，本文会提供更保姆级别的教程，可以让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～ 3.1 环境确认首先我们要确认自己的机器环境是否能支持chatGLM能在本地跑起来，不然白安装环境。
如果没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。使用方法如下（需要大概 32GB 内存），本文就不介绍CPU部署了～尝试过，很慢。。 如何确认自己PC是否支持GPU呢？ 计算机右击–>管理–>设备管理器–>显示适配器
不是所有显卡都能使用CUDA编程。CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，它可以利用GPU的并行计算能力加速计算密集型任务。CUDA编程需要使用NVIDIA的GPU，因此只有搭载NVIDIA GPU的计算机才能使用CUDA编程。 此外，不是所有的NVIDIA GPU都支持CUDA编程。CUDA编程需要使用支持CUDA的NVIDIA GPU，例如GeForce、Quadro、Tesla等系列的GPU。不同的GPU系列和型号支持的CUDA版本和功能也有所不同，需要根据具体的GPU型号和CUDA版本进行选择。 3.2 安裝Cuda和cudnncuda和cudnn的安裝很多教程，就不进行详细的介绍，主要就是要注意版本。 安装cuda 安装cudnn nvidia-smi查看下cuda的版本
如果nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致，可以参考 3.3 部署模型 3.3.1 clone源码GitHub： 3.3.2 安装包建议先建立一个conda环境 代码语言：javascript conda create -n cahtglmb根据自己机器的配置选择和显卡对应的torch版本 安装torch 代码语言：javascript conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia验证cuda和torch是否可用 代码语言：javascript import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())安装其他包，源码中的requments.txt 代码语言：javascript pip install -r requirements.txt 3.3.3 本地运行环境配置好后，我们就可以在本地运行chatGLM了，运行以下代码： 代码语言：javascript # -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------------------------- Description： 本地调用chatGLM，支持命令行交互 Author： zoey Date： 2023/6/3 12:05 ------------------------------------------------- """ import fire from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) # 使用CPU跑模型 # model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).float() # 使用GPU跑4位量化模型 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.eval() def infer(): while True: request = input("你好，我是chatglm-6b >>> ") history = [] while not request: print('Prompt should not be empty!') request = input("Model prompt >>> ") response, _history = model.chat(tokenizer, request, history=history) history = _history print('\033[1;31m{}\033[0m'.format(request) + '\033[1;33m{}\033[0m'.format(response)) if __name__ == '__main__': fire.Fire(infer)我们可以和chatGLM对话：
运行起来，风扇呼呼的~
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