win10系统gpu本地部署chatglm3-6b，从0开始安装
开源地址：
GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型
前言：ChatGLM2与ChatGLM3区别
ChatGLM2与ChatGLM3模型架构是完全一致的，ChatGLM与后继者结构不同。可见ChatGLM3相对于ChatGLM2没有模型架构上的改进。
相对于ChatGLM，ChatGLM2、ChatGLM3模型上的变化：
- 词表的大小从ChatGLM的150528缩小为65024 （一个直观的体验是ChatGLM2、3加载比ChatGLM快不少）
- 位置编码从每个GLMBlock一份提升为全局一份
- SelfAttention之后的前馈网络有不同。ChatGLM用GELU（Gaussian Error Linear Unit）做激活；ChatGLM用Swish-1做激活。而且ChatGLM2、3应该是修正了之前的一个bug，因为GLU（Gated Linear Unit）本质上一半的入参是用来做门控制的，不需要输出到下层，所以ChatGLM2、3看起来前后维度不一致（27392->13696)反而是正确的。
ChatGLM2与ChatGLM区别
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：
更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。
1、本机安装gpu驱动,cuda，本文选定版本11.8
安装cuda toolkit CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
安装cudnn Log in | NVIDIA Developer (要注册帐号）
2、Anaconda,下载后可以通过这个软件安装一个python==3.10.11的版本
Free Download | Anaconda
https://www.anaconda.com/download或者下载一个pycharm ,用这个装个python环境
PyCharm：JetBrains为专业开发者提供的Python IDEhttps://www.jetbrains.com.cn/pycharm/
安装好Python后最好设定一下源！
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3，pytorch window版本，选cuda11.8
Start Locally | PyTorchStart Locallyhttps://pytorch.org/get-started/locally/
选中后得到安装脚本
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
运行如下图：
4、环境安装
首先需要下载本仓库：
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3然后使用 pip 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
5、 下载模型，有两种方法
方法1，可以自定路径，
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git方法2，使用python代码下载，会下载到c盘C:\Users\用户名\.cache\modelscope\，大约10多个G，对于我C盘只有几十G剩余空间的贫困户来说不推荐。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0")加个参数local_dir='./model_glm3-6b'
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0",local_dir='./model_glm3-6b')运行模型
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModel, snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0",cache_dir='./model_glm3-6b')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).half().cuda()
#model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).quantize(4).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=[])
print(response)注意，
-
.half()方法：model.half()将模型的参数类型转换为 16 位浮点数（half-precision floating-point）。这有助于减少模型在内存和显存中的占用空间，同时在支持 GPU 的设备上提高模型推理速度。- 16 位浮点数的优势在于，相较于 32 位浮点数，它使用更少的内存，并且在支持混合精度计算的 GPU 上，可以提高计算速度。这样模型点用的显存为6B*2约等于12G
-
.quantize(4)方法：model.quantize(4)是模型的量化操作。这将模型的权重和激活缩放到 4 位整数。量化是一种技术，通过减少模型中参数的表示位数，以减小模型的内存占用和提高推理速度。- 4 位整数的量化会带来更高的压缩比，但可能会引入量化误差，因为只有有限的整数可以表示模型的权重和激活。这样模型点用的显存为6B*0.5约等于3G，
3.quantize(8)： 这将模型的参数和激活值量化为 8 位整数。使用 8 位整数相对于 4 位整数来说，具有更高的位宽，因此可以表示更大的范围和更精细的数值，减小了量化误差。8 位整数的量化通常仍然可以显著减小模型的尺寸，同时保留较高的模型精度。 这样模型点用的显存为6B*1约等于6G
我在使用量化时报错Failed to load cpm_kernels:[WinError 267] 目录名称无效。: 'C:\\Windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\powershell.exe'
当使用quantize(4) 方法时会报错 ，可能跟平台有关，在linux下面没有问题。
安装ubuntu22.04系统,GPU驱动，cuda,cudnn，python环境，pycharm-CSDN博客
blockDim = (min(round_up(m, 32), 1024), 1, 1)
NameError: name 'round_up' is not defined
貌似代码实现有问题，改成quantize(8)就可以了,反正我使用的1080ti用quantize(8)也勉强够用。
上代码，可以运行的两种方式，打开basic_demo目录
改进cli_demo.py
增加
os.environ['MODEL_PATH'] = r'C:\Users\gpu\.cache\modelscope\hub\ZhipuAI\chatglm3-6b'整体代码
import os
import platform
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
os.environ['MODEL_PATH'] = r'C:\Users\gpu\.cache\modelscope\hub\ZhipuAI\chatglm3-6b'
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/chatglm3-6b')
TOKENIZER_PATH = os.environ.get("TOKENIZER_PATH", MODEL_PATH)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(TOKENIZER_PATH, trust_remote_code=True)
#model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").eval()
model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True ).quantize(8).cuda()
os_name = platform.system()
clear_command = 'cls' if os_name == 'Windows' else 'clear'
stop_stream = False
welcome_prompt = "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"
def build_prompt(history):
prompt = welcome_prompt
for query, response in history:
prompt += f"\n\n用户：{query}"
prompt += f"\n\nChatGLM3-6B：{response}"
return prompt
def main():
past_key_values, history = None, []
global stop_stream
print(welcome_prompt)
while True:
query = input("\n用户：")
if query.strip() == "stop":
break
if query.strip() == "clear":
past_key_values, history = None, []
os.system(clear_command)
print(welcome_prompt)
continue
print("\nChatGLM：", end="")
current_length = 0
for response, history, past_key_values in model.stream_chat(tokenizer, query, history=history, top_p=1,
temperature=0.01,
past_key_values=past_key_values,
return_past_key_values=True):
if stop_stream:
stop_stream = False
break
else:
print(response[current_length:], end="", flush=True)
current_length = len(response)
print("")
if __name__ == "__main__":
main()运行 python cli_demo.py 就可以在命令行中愉快使用
打开basic_demo目录
改进web_demo_streamlit.py，也是在头部增加了
os.environ['MODEL_PATH'] = r'C:\Users\gpu\.cache\modelscope\hub\ZhipuAI\chatglm3-6b'"""
This script is a simple web demo based on Streamlit, showcasing the use of the ChatGLM3-6B model. For a more comprehensive web demo,
it is recommended to use 'composite_demo'.
Usage:
- Run the script using Streamlit: `streamlit run web_demo_streamlit.py`
- Adjust the model parameters from the sidebar.
- Enter questions in the chat input box and interact with the ChatGLM3-6B model.
Note: Ensure 'streamlit' and 'transformers' libraries are installed and the required model checkpoints are available.
"""
import os
import streamlit as st
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
os.environ['MODEL_PATH'] = r'D:\ChatGLM3\model_glm3-6b\ZhipuAI\chatglm3-6b'
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/chatglm3-6b')
TOKENIZER_PATH = os.environ.get("TOKENIZER_PATH", MODEL_PATH)
st.set_page_config(
page_title="ChatGLM3-6B Streamlit Simple Demo",
page_icon=":robot:",
layout="wide"
)
@st.cache_resource
def get_model():
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(TOKENIZER_PATH, trust_remote_code=True)
#model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="auto").eval()
model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).quantize(8).cuda()
return tokenizer, model
# 加载Chatglm3的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()
if "history" not in st.session_state:
st.session_state.history = []
if "past_key_values" not in st.session_state:
st.session_state.past_key_values = None
max_length = st.sidebar.slider("max_length", 0, 32768, 8192, step=1)
top_p = st.sidebar.slider("top_p", 0.0, 1.0, 0.8, step=0.01)
temperature = st.sidebar.slider("temperature", 0.0, 1.0, 0.6, step=0.01)
buttonClean = st.sidebar.button("清理会话历史", key="clean")
if buttonClean:
st.session_state.history = []
st.session_state.past_key_values = None
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.empty_cache()
st.rerun()
for i, message in enumerate(st.session_state.history):
if message["role"] == "user":
with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
st.markdown(message["content"])
else:
with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
st.markdown(message["content"])
with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
input_placeholder = st.empty()
with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
message_placeholder = st.empty()
prompt_text = st.chat_input("请输入您的问题")
if prompt_text:
input_placeholder.markdown(prompt_text)
history = st.session_state.history
past_key_values = st.session_state.past_key_values
for response, history, past_key_values in model.stream_chat(
tokenizer,
prompt_text,
history,
past_key_values=past_key_values,
max_length=max_length,
top_p=top_p,
temperature=temperature,
return_past_key_values=True,
):
message_placeholder.markdown(response)
st.session_state.history = history
st.session_state.past_key_values = past_key_values
运行这个代码 ：
streamlit run web_demo_streamlit.py(venv) PS D:\ChatGLM3> cd .\basic_demo\
(venv) PS D:\ChatGLM3\basic_demo> streamlit run web_demo_streamlit.py
You can now view your Streamlit app in your browser.
Local URL: http://localhost:8501
Network URL: http://10.10.10.251:8501
会出现一个网页（注代码中模型均已使用quantize(8).cuda()量化）
另外一个web_demo_gradio.py运行起来有问题，这里就不描述了，运行方法同上，
默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()
模型量化会带来一定的性能损失
CPU 部署
如果你没有 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）
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).float()
下一步开始进行微调，进入到
.\finetune_chatmodel_demo 目录
在windows下直接安装deepspeed会报错
改为 pip install deepspeed==0.3.16 就没有问题了
原requirement.txt改为
由
transformers>=4.36.2
deepspeed
datasets>=2.16.0
astunparse>=1.6.3
accelerate>=0.25.0
sentencepiece>=0.1.99改为
transformers>=4.36.2
deepspeed==0.3.16
datasets>=2.16.0
astunparse>=1.6.3
accelerate>=0.25.0
sentencepiece>=0.1.99整体成功！
参考文献
ChatGLM、ChatGLM2、ChatGLM3模型架构对比 - 知乎 (zhihu.com)
ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集,2080TI显卡全流程实战 - 知乎 (zhihu.com)
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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