ChartGPT最近特别火，但是收费，而且国内访问不太方便，所以找了个类似的进行学习使用

ChatGLM-6B，开源支持中英文的对话大模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有62亿参数，简单说非常不错，可能和chart GPT比较有些差距，但是开源免费，并且可以在本地部署，支持中文，这就很nice了

首先安装环境，当前本机电脑win10，pycharm2020，python3.9，Anaconda3。文章涉及到的相关资源会在文章最下面公共号中提供，这里也注意，部分软件根据电脑本身需要改动版本

安装

1、需要安装CUDA和cudnn

由于要使用GPU（不用也可以，不过是有点慢），需要安装CUDA和cudnn，CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库， CUDA看作是一个工作台，cuDNN是具体工具

在控制面板查看支持的版本

或者敲命令

nvidia-smi

确定CUDA版本，去网站下载

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

我下在的就是12的

然后下载cudnn，这里也注意，网站需要注册登录下载，最好在谷歌浏览器上面走，火狐上容易卡住

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载的时候注意cuda版本

安装的时候如果遇见什么错误，可以查看https://blog.csdn.net/anmin8888/article/details/127910084这个博客上安装流程

2、下载代码

装完环境后接下来可以开始下载代码，这里推荐使用pycharm直接从Git上直接下载，然后通过软件创建环境，这里的话通过软件一步一步下一步就完了，然后等待相关jar包下载完毕即可

下载完成后可以创建一个py文件运行下面代码

运行

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

会打印torch版本以及是否能使用cuda，如果一切正常会打印

2.0.1+cu117
True

需要注意的是 “ cu117 ” 和 “ True ” ，这样表示一切正常

如果打印的是CPU，说明torch版本不是GPU的，需要卸载重装

pip uninstall torch torch-2.0.1.dist-info torchgen	

torch官网地址 ：https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1

然后在pycharm的Terminal面板下运行，等待下载安装完成

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

如果最后打印为false，则可能是torch和cuda的版本不兼容，需要安装对应版本

3、下载模型

完整模型在Hugging Face Hub网站上，地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

命令下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

但是这样下载太慢，而且由于网络问题且模型特别大，容易下载不下来，所以最后一个一个下，尤其是那些模型，动不动一两个G的

下载完成后在pycharm项目根目录下创建文件夹chatglm-6b，然后存入所有相关文件

4、使用

接下来就可以使用了，使用方式有通过网页访问，命令行访问，API访问三种，在README.md文档中都有说明，这里使用API的方式访问

创建一个application文件夹存放相关自己代码，创建一个py文件，然后写入，运行文件即可

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import os

modelPath = os.path.abspath('../chatglm-6b')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath,
                                          trust_remote_code=True)

model = AutoModel.from_pretrained(modelPath,
                                  trust_remote_code=True).half().cuda()


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

response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)

除此之外也可以启动 web_demo.py ，在页面上进行交互使用，需要注意修改文件中模型文件所在位置

异常

Torch not compiled with CUDA enabled

Torch CUDA 版本没有一致，卸载重装对应版本

CUDA out of memory

内存不足，加 .quantize(8) , 还是报这个错的话可以再减数字
model = AutoModel.from_pretrained(modelPath,
                                  trust_remote_code=True).quantize(4).half().cuda()

后记

如果感觉下载一切比较麻烦的话，可以关注公共号 有意思的GitHub，回复chatglm，源码，模型，工具，安装包，都在对应百度云盘