如何在矩池云复现开源对话语言模型 ChatGLM

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 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。

今天给大家分享如何在矩池云服务器复现 ChatGLM-6B，用 GPU 跑模型真是丝滑啊。

硬件要求

如果是GPU： 显存需要大于6G。

• ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 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 ChatGLM 相同的技术，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。
• ChatGLM-6B-INT8 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的，ChatGLM-6B-INT8 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT8 量化，没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 8G 显存（使用 CPU 即内存）即可推理，具有在嵌入式设备（如树莓派）上运行的可能。
• ChatGLM-6B-INT4 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的，ChatGLM-6B-INT4 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT4 量化，没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 6G 显存（使用 CPU 即内存）即可推理，具有在嵌入式设备（如树莓派）上运行的可能。

如果是CPU： 内存需要大于32G。

云服务器配置

如果你自己没有显卡，或者电脑运行内存不怎么办？很简单，租一个云电脑就可以了，今天将教大家如何在矩池云上复现 ChatGLM。

以下步骤需要在电脑上操作，手机屏幕太小不好操作！

注册账号

直接在矩池云官网进行注册，注册完成后可以关注矩池云公众号可以获得体验金，可租用机器进行测试配置。

上传模型文件

由于 Huggingface 下载不稳定，建议大家本地先下载好相关模型文件。

• FP16 无量化模型下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
• INT8 模型下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int8
• INT 4模型下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4

本地下载方法：

• 安装 git
• 安装 git lfs: 直接官网下载安装包安装即可 https://git-lfs.com/
• 使用 git lfs 下载

# 初始化
git lfs install
# 下载
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4

大家本地下载好后，上传到云平台网盘（可离线上传不花钱）。

• 方法1: 直接通过矩池云网盘上传 https://matpool.com/user/matbox

不用租用机器传数据
上传后如果空间不够，需要进行扩容。

• 方法2: 租用机器后，通过 scp 上传数据

需要花钱开机传数据，每次租用都得上传，不方便。

比如你租用机器后显示 ssh 链接为：ssh -p 26378 root@matpool.com

本地打开CMD/PowerShell/终端，输入下面指令进行数据传输：

scp -r -P 26378 本地文件/文件夹路径 root@matpool.com:/home

这样数据会上传到租用机器的 /home 目录下。

租用机器

在矩池云主机市场：https://matpool.com/host-market/gpu，如果复现 FP16无量化模型，至少需要选择 A4000 显卡；如果复现 INT4或者INT8模型，至少需要选择 A2000 显卡。 然后点击租用按钮。（你选其他显卡也行）

租用页面，搜索 pytorch1.11，选择这个镜像，我就是用这个镜像复现的 ChatGLM-6B。

选择镜像后在高级选项里添加一个 8000 端口，后面部署 Web 服务用。

机器租用成功后点击 Jupyterlab 点击打开，即可快速打开 Jupyterlab，开始运行代码了。

环境配置+代码运行

在自己电脑配置进行的安装 miniconda和安装 Python3.9以及安装Nvidia驱动+Cuda都不用操作，因为矩池云已经帮我们配置好了。

1> Clone项目代码

你也可以自己 clone 代码，代码我们存到 /home 下。

cd /home
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

项目目录结构：

.
├── PROJECT.md
├── README.md
├── README_en.md
├── api.py                # 应用层：GLMAPI 版本
├── cli_demo.py           # 应用层：GLMCLI 版本
├── examples
├── limitations
├── ptuning
├── requirements.txt      # 依赖：项目Python依赖
├── resources
├── utils.py
├── web_demo.py           # 应用层：GLMWEB 版本
├── web_demo2.py          # 应用层：GLMWEB2 版本
└── web_demo_old.py       # 应用层：GLMWEB3 版本

2> 安装项目依赖包

# 进入项目目录
cd ChatGLM-6B
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

3> 下载模型文件

在最开始你应该就已经下载好模型，并把相关文件上传到服务器了。

将网盘模型文件夹复制到项目文件夹下，按以下操作创建：

mkdir /home/ChatGLM-6B/THUDM
cd /home/ChatGLM-6B/THUDM
# 将网盘下的 chatglm-6b-int4 模型文件夹复制到当前目录（/home/ChatGLM-6B/THUDM）
cp -r /mnt/chatglm-6b-int4 ./

测试运行

在 /home/ChatGLM-6B 下新建一个 notebook,

• 测试运行

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
# CPU
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).float()

# GPU
# model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()

model = model.eval()

response, history = model.chat(tokenizer, "你好, 自我介绍下，我可以用你做什么", history=[])
print(response)

首先会检查模型是否正确～

简单问个问题，2-3s 可以出答案：

response, history = model.chat(tokenizer, "Python写一个Excel表合并脚本", history=[])
print(response)

问代码的话运行稍微慢点～得10-20s左右。

GPU使用情况：

response, history = model.chat(tokenizer, "我现在有个csv数据表, 表头是：用户手机号	上次登录时间	超出空间，需要统计指定日期前登录用户超出空间总和，并打印这些用户手机号；另外还需要统计超出指定容量用户的总超出空间数，并打印这些用户手机号，使用python pandas 实现，假设数据文件为：123.csv", history=[])
print(response)

对于复杂问题，等待时间更长40s左右，回复的代码里参数命名竟然还有中文！！！

• GLMCLI 版本 运行

# 进入项目目录
cd /home/ChatGLM-6B
# 启动脚本
python cli_demo.py

效果如图所示：

• GLMAPI 版本 运行

# 进入项目目录
cd /home/ChatGLM-6B
# 启动脚本
python api.py

启动成功后，服务在 8000 端口，你需要发送POST请求。前面租用机器我们自定义了 8000 端口，在租用页面可以获得对应的公网链接：

比如：https://hz.xxxx.com:xxxx/?token=xxxxx

需要注意，实际我们请求不需要 token，所以直接用：https://hz.xxxx.com:xxxx 这段即可。

curl请求：

curl -X POST "https://hz.xxxx.com:xxxx" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'

Python请求：

import requests
import json
def getGLM(prompt, history):
    '''
    curl -X POST "https://hz.xxxx.com:xxxx" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
    '''
    url = 'https://hz.xxxx.com:xxxx'
    # 设置请求头
    headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
    }
    data = {
    'prompt': prompt,
    'history': history
    }
    # 发送请求并获取响应
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    # 检查响应状态码
    if response.status_code == 200:
        # 获取响应数据
        rsp = response.json()
        return rsp
    else:
        print('请求失败，状态码：', response.status_code)

# 测试请求
history=[]
prompt = "假设你是一位Python高手，请用Python Pandas 模块实现一个Excel文件批量合并脚本"
getGLM(prompt, history)

和服务器上直接请求速度差不多，30s左右。

• GLMWEB3 版本 运行

# 进入项目目录
cd /home/ChatGLM-6B
# 安装依赖
pip install streamlit streamlit_chat
# 启动脚本
streamlit run web_demo2.py --server.port 8000 --server.address 0.0.0.0

运行后服务会启动到 8000端口，host 设置成0.0.0.0，这样我们访问租用页面 8000 端口链接即可访问到对应服务了。

前面租用机器我们自定义了 8000 端口，在租用页面可以获得对应的公网链接：

比如：https://hz.xxxx.com:xxxx/?token=xxxxx

需要注意，实际我们请求不需要 token，所以直接用：https://hz.xxxx.com:xxxx 这段即可。

这个第一次运行可能比较慢，它是提问的时候才开始加载检查模型。

说实话，这个问题的回答有点出乎意料，给了一个用 pygame 写的猜数游戏，一般都会回复那种 cmd 版本。