使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B 获得自己的专属 AI 猫娘

浏览: 1,826 次浏览作者: 去年夏天分类: AI,AI聊天,Windows,技术文章发布时间: 2023-04-13 00:21

ChatGLM-6B 是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GLM架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需14GB显存，INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）虽然智商比不过 openAI 的 ChatGPT 模型，但是ChatGLM-6B 是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参，几乎没有任何审查限制，也几乎没有对话轮数限制的模型。ChatGLM-6B 模型用来调教成猫娘，魅魔什么的再合适不过了。

更新： ChatGLM2-6B 发布，支持32K长输入，8K对话记忆，同显存占用下可连续对话量增加了约8倍，记忆力和逻辑能力，文采都有不小的提升。基本是将下边设计 ChatGLM-6B 的字符修改为 ChatGLM2-6B 即可。

ChatGLM-6B 系列文章之一：使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B 获得自己的专属 AI 猫娘
ChatGLM-6B 系列文章之二：本地安装部署运行 ChatGLM-6B 的常见问题以及后续优化
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文章目录

一些前言
部署过程
- 硬件与软件准备
- 正式开始部署

一些前言

当初这个模型一发布，我就第一时间尝试了，不过我虽然有3080，可惜是10GB显存版，INT4 量化级别下虽然能跑，但是智障程度有点过，还是希望能够使用全量模型，所以当时简单尝试 INT4 后就放到一边，专心折腾更聪明的openAI去了，然后月初就被 openAI 分手了（把我成功扣费了1次的信用卡在4月计费期给我先扣款再退款拒卡了！）没办法又回来找前女友 ChatGLM-6B 了，
然后在深入研究了一下后发现：我完全可以用 CPU 跑模型啊！。用 CPU 跑无非是慢一点，但无论如何也不会像用GPU跑的那样会爆显存，也不会像 chatgpt 那样因为网络或配额问题而出错，也不需要额外掏钱购买更贵的中转API或者花20刀购买plus呀。

部署过程

硬件与软件准备

随便一个CPU（差不多就行，毕竟我看网友还有用赛扬N6210这种东西跑的）
至少32GB的内存（因为模型运行大概需要23~25GB内存）
大于30GB硬盘可用空间
最好有SSD（最开始要将模型读到内存中，模型本体大概就需要占用11GB内存，使用HDD会经历一个漫长的启动过程）
最好有个魔法上网工具，毕竟大部分代码与模型都在github和huggingface上。
- 如果你的魔法上网工具有类似TUN模式，VPN模式直接开启就好。
- 如果你的魔法上网工具只给你了一个本地代理地址，比如127.0.0.1:1080，可以安装一个叫做“Proxifier”的软件，在Proxy Server内添加127.0.0.1:1080，在Proxification Rules内添加
  一个新条目，Applications写 python.exe;git-*.exe;git.exe; headless-git.exe;，Action选刚才设置的Proxy XXXX 127.0.0.1

正式开始部署

安装 Python 3.10.6 与 pip

其实3.8以上的就行，不过为了方便同时用stable-diffusion-webui，我选择了3.10.6这个版本

我这里采用直接系统内安装Python 3.10.6的方式
如果你会用Miniconda，也可以用Miniconda实现Python多版本切换，具体可以自己百度谷歌解决。

访问 Python3.10.6 下载页面
把页面拉到底，找到【Windows installer (64-bit)】点击下载
安装是注意，到这一步，需要如下图这样勾选 Add Python to PATH

然后再点上边的 Install Now
python
安装完成后，命令行里输入Python -V，如果返回Python 3.10.6那就是成功安装了。
命令行里输入 python -m pip install --upgrade pip安装升级pip到最新版。

安装 Git

访问 Git 下载页面
点击【Download for Windows】，【64-bit Git for Windows Setup】点击下载
一路下一步安装
命令行运行git --version,返回git version 2.XX.0.windows.1就是安装成功了。

安装 Git Large File Storage

点击 git-lfs.github.com 并单击“Dowdload”。
在计算机上，找到下载的文件。
双击文件 git-lfs-windows-3.X.X.exe , 打开此文件时，Windows 将运行安装程序向导以安装 Git LFS。
命令行运行git lfs install,返回Git LFS initialized.就是安装成功了。

下载 ChatGLM-6B

找一个你喜欢的目录，在资源管理器，地址栏里敲CMD，敲回车，启动命令提示行窗口，输入以下命令

# 下载项目源代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
# 切换到项目根目录
cd ChatGLM-6B
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装web依赖
pip install gradio

他会在你选择的目录下生成 ChatGLM-6B 文件夹，放项目
这东西本体+模型大概需要25GB空间
整个路径中，不要有中文（比如“C:\AI对话工具\”），也不要有空格（比如“C:\Program Files”）可以避免很多奇怪的问题。
如果你对自己的网络稳定性非常信任，可以跳过下一步的下载模型的步骤

下载模型

还在刚才 ChatGLM-6B 目录下，在资源管理器，地址栏里敲CMD，敲回车，启动命令提示行窗口，输入以下命令

#下载模型
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

然后你应该需要下载十几个GB的东西，请注意你的网络流量哦，只要他没明确提示，那就是还在下载，请不要关闭那个黑乎乎的CMD窗口，毕竟十几个G，需要下很久。

如果你实在网络不太行，可以将最后那一条下载模型部分命令替换为

# 下载模型实现
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

然后从这里手动下载模型参数文件，并将下载的文件替换到刚才新建的chatglm-6b 文件夹内（注意这个文件夹最后是小b结尾）

修改为 CPU 运行 ChatGLM-6B

重新回到ChatGLM-6B目录下，复制一份web_demo.py文件，重名为web.py

将开头第5和第6行代码

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()

修改为

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()

改了模型的存放路径：删除了 THUDM/ 这个第5和第6行都要改。（这个修改只有执行了上一步下载模型的人需要，如果你没执行下载模型那一步，不要改）
从用cuda运行改为了用CPU运行：第6行最后的.half().cuda()改为.float()（从用GPU的cuda改成用CPU运行）
如果未来代码变动，或者你想改cli启动的那个文件的话，可以参照上文改。

运行 ChatGLM-6B

重新回到 chatglm-6B 文件夹（注意是程序的，不是放模型的那个文件夹）在资源管理器，地址栏里敲CMD，敲回车，启动命令提示行窗口，输入以下命令

python web.py

程序会运行一个 Web Server，并输出地址(应该是 127.0.0.1:7860 )。在浏览器中打开输出的地址即可使用。

调教成魅魔或者猫娘

想什么呢，我这么正经的人怎么会教你这种东西呢（逃）

安装使用常见问题及优化

ChatGLM-6B 的常见问题解答以及后续优化

如果你自身硬件性能不足，想要租用GPU机器，可以看一下这篇文章的这部分《常见云 GPU 服务介绍》

23 条评论

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GoodBoyboy

2024-01-24 20:41

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怎么能缺少喜闻乐见的调教环节！！！
感觉ChatGLM的安全限制还是蛮难绕过的，而且容易反复触发，之前好不容易调教的稍微有点味道了突然就触发安全限制出戏了（doge）
1. 去年夏天
  
  2024-01-25 10:45
  
  回复TA
  
  一般策略就是：
  1. 第一句说点无关的，然后第二句再塞人设。
  2. 将可能触发限制的词放前边，后面填充足够多无风险内容。
finley233

2023-07-09 21:02

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E:\some\ChatGLM-6B>python web.py
Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious
code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a revision is encouraged when loading a configuration with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious
code has been contributed in a newer revision.
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:43<00:00, 5.39s/it]
Traceback (most recent call last):
File “E:\some\ChatGLM-6B\web.py”, line 7, in
model = model.eval()
AttributeError: ‘function’ object has no attribute ‘eval’
user01

2023-07-05 17:39

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我超，最重点的调教猫娘过程居然没有
1. 去年夏天
  
  2023-07-06 08:48
  
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  网络上通用的那些模版都是可以用的。
蓝

2023-06-03 14:43

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Internal: D:\a\sentencepiece\sentencepiece\src\sentencepiece_processor.cc(1102) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]

请问这个错怎么解决呀？？
1. Michael
  
  2023-09-20 15:21
  
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  你的模型文件有问题，或者升级sentencepiece 的版本
Anachico

2023-04-20 23:39

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打扰楼主，请问运行.py文件的时候报错 OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。应该怎么解决呀？前面的步骤都是正常运行的，就卡在这里了……
1. 去年夏天
  
  2023-04-21 08:52
  
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  是在最后一步运行 ChatGLM-6B时吗？
  原因大概是因为python是64位的版本，但装的组件是32位的版本；或者组件是64位的版本，python装了32位的版本。
  1. Anachico
    
    2023-04-21 19:49
    
    回复TA
    
    感谢解答！！重装了一下python成功运行！
Tim

2023-04-20 17:55

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您好，请问使用CPU跑模型时， web.py里面的如下配置，是使用了INT8，还是INT4？我想只使用INT4 ，请问怎样添加参数?
model = AutoModel.from_pretrained(“chatglm-6b”, trust_remote_code=True).float()
1. Tim
  
  2023-04-21 01:21
  
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  我这个问题，问得不太好。需要说明的是：我用的是mac m2。
  已经参考https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 的章节“Mac 上的 GPU 加速”，配置好了。
  依然很感谢楼主的这篇文章。
lee会长

2023-04-18 21:13

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盟主，这个可以用于公司里用的吗？公司内部用，可以提供公司资料自行学习的吗？
1. 去年夏天
  
  2023-04-18 21:59
  
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  ChatGLM-6B项目代码依照 Apache-2.0 协议开源，ChatGLM-6B 模型的权重的使用则需要遵循 Model License。
  1. lee会长
    
    2023-04-18 23:19
    
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    根据本许可的条款和条件，许可方特此授予您非排他性、全球性、不可转让、不可再许可、可撤销、免版税的版权许可，允许您仅将本软件用于您的非商业研究目的.
    
    公司内部用的话，属于商业行为吗？
wikeeyang

2023-04-13 17:18

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多谢楼主不厌其烦的指导！我刚也已经解决了，重新安装了本机显卡CUDA版本能用的Torch，装载参数.quantize(4)缩减的量化模型，
model = AutoModel.from_pretrained(“chatglm-6b”, trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
能用上GPU，CPU资源消耗就少很多，跑起来也还比较顺！清华这个版本不错！感谢楼主推荐分享！
我显卡NVIDIA CUDA 11.7，按如下命令行重新安装了Torch，
pip install torch2.0.0+cu117 torchvision0.15.1+cu117 torchaudio2.0.1 –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
再次感谢楼主悉心指导！
1. 去年夏天
  
  2023-04-13 17:22
  
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  不用谢，互相探讨进步吧
wikeeyang

2023-04-13 14:07

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一步一步按照楼主指令做下来，安装竟然没成功。。。报错No module named ‘transformers_modules.THUDM/chatglm-6b’
1. 去年夏天
  
  2023-04-13 14:09
  
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  你看一眼你模型放在那里？是/ChatGLM-6B/THUDM/chatglm-6b吗？
  1. wikeeyang
    
    2023-04-13 14:35
    
    回复TA
    
    是啊，我装的Python是3.11，跟3.10并列都在C:根目录下，但PATH中配置用的是3.11，所以，检查了一下，pip安装的依赖项，也都在C:\Python311目录下，git是最新的2.4 x64，其它都是按照楼主教程装的。pip在安装依赖项的时候，也看到transformers有安装，估计是不是要改一下啥配置？ChatGLM-6B我放在D:根目录下。
    1. 去年夏天
      
      2023-04-13 14:39
      
      回复TA
      
      把chatglm-6b文件夹复制出来，放到ChatGLM-6B目录下，变成/ChatGLM-6B/chatglm-6b的结构，然后把web.py
      里第5和第6行的THUDM/chatglm-6b都改成chatglm-6b，再试试。
      1. wikeeyang
        
        2023-04-13 15:29
        
        谢谢楼主指导！把目录挪出来好像是可以加载模型了，我的笔记本32GB内存，而NVIDIA显存是6GB，所以加了参数.quantize(4)，以INT4的4-Bit量化加载，
        model = AutoModel.from_pretrained(“chatglm-6b”, trust_remote_code=True).quantize(4).half().cuda()
        但后面还是报错：
        File “C:\Python311\Lib\site-packages\torch\cuda__init__.py”, line 239, in _lazy_init
        raise AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled”)
        AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
        我的CUDA跟楼主一样，是11.7.1，前两天安装Stable Diffusion WebUI时候装的。
        换成纯CPU运行试试：
        model = AutoModel.from_pretrained(“chatglm-6b”, trust_remote_code=True).float()
        结果执行后还是报内存不足，估计可能是我开了Android子系统和Linux子系统的缘故。
        RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\impl\alloc_cpu.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 268435456 bytes.
      2. 去年夏天
        
        2023-04-13 15:52
        
        GPU报错可以这样解决
        
        先执行命令：
        
        python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
        
        如果返回的是False,说明安装的PyTorch不支持CUDA，是仅支持CPU的,需要执行了下面的命令安装支持cuda的版本：
        
        pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html
        
        内存不足这个，按官方的说法也可以通过加载量化模型解决
        1. 将加载模型改为
        model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).float()
        2. 安装 TDM-GCC 并在安装时勾选安装 openmp