ChatGLM-6B 本地部署指南!
Datawhale干货
作者：宋志学，Datawhale成员
注意事项-写在最前
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显卡需要至少6GB的显存
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使用GPU部署模型需要自行安装torch和与自己显卡匹配的CUDA、cudnn
下载ChatGLM-6B
在GitHub上下载chatglm-6b的源码，地址如下
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model
可以使用git clone代码，也可以下载代码压缩包到本地（看你心情）
然后，安装一些包。
pip install -r requirements.txt
下载int4模型
在Hugging Face上下载chatglm-6b int4量化模型地址如下：
https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4
这些所有文件都需要下载（可能需要一点点魔法，但是相信聪明的你，一定可以！）
在刚刚下载好的chatglm源码中新建一个用于下载模型文件的文件夹，命名为chatglm-6b-int4(你也可以换一个你喜欢的名字)。将Hugging Face上的int4量化模型下载到里面。
修改源码
web_demo.py
将源码中wei_demo.py文件中的第5、6两行代码中的模型路径修改为chatglm-6b-int4也就是刚刚下载模型的文件夹。如下图所示。
切记：不要用./chatglm-6b-in4不要出现"点杠"的形式，如果你把模型文件放在了其他地方，请务必使用绝对路径，如:"G:\日常文件\Chatgpt相关\ChatGLM-6B\chatglm-6b-int4"。（要使用双斜杠，双斜杠，双斜杠！！！）鼓励你像我这样直接放在源码里面，免去路径问题的困扰。（相信你足够聪明，可以解决这个问题！）
api.py
cli_demo.py
运行代码
web_demo.py
在下载chatglm源码的目录，打开cmd，输入python web_demo.py经过一段时间的等待，出现如下图一样的输出就代表运行成功，在浏览器输入地址：http://127.0.0.1:7860，就可以愉快地使用chatglm啦~
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gcc报错不需要管，属于windows自己问题，咱们使用GPU运行，gcc与我们无关
在 CPU 上运行时，会根据硬件自动编译 CPU Kernel ，请确保已安装 GCC 和 OpenMP （Linux一般已安装，对于Windows则需手动安装），以获得最佳并行计算能力。
可以看到显存占了5.7GB，所以需要至少一张6GB的显存的显卡，再来玩这个。
- 注意：对话太长也会爆显存。
api.py
在命令行输入python api.py，经过一段时间的运行，出现如下输出，就是运行成功。
按照官网给的示例
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000"
-H 'Content-Type: application/json'
-d '{"prompt": "你好", "history": []}'
可以使用python中的requests库进行访问，聪明的你可以把这个代码封装一下实现多轮对话。
import requests
import json
url = 'http://127.0.0.1:8000'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {"prompt": "你好", "history": []}
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
response.json()
cli_demo.py
在命令行输入python cli_demo.py，经过一段时间的运行，出现如下输出，就是运行成功。
然后，可以和他进行对话，就像运行wei_demo.py一样。
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