使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM2-6B

浏览: 3,002 次浏览 作者: 去年夏天 分类: AI,AI聊天,Windows,技术文章 发布时间: 2023-06-26 12:00

ChatGLM2-6B 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13GB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ChatGLM2 -6B 是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参，配合API模式可以实现自行构建知识库。

一些前言

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：

  1. 更长的上下文：上下文长度由 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。多轮对话后出现复读和遗忘的情况明显减少。

  2. 更节约显存与内存：INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

  3. 更高的性能：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%。

  4. 回答质量提升：对比题图中的 ChatGLM2-6B 与下图中的 ChatGLM-6B 的回复，ChatGLM2-6B 的回答质量提升非常明显

部署过程

其实和之前 ChatGLM-6B 的部署区别不大，熟手可以自行按照之前的步骤再来一遍就好了。坛子里一些网友表示需要新的详细教程，我就又重（复）写（制）了新的部署教程。

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。

  1. 访问 Python3.10.6 下载页面

  2. 把页面拉到底，找到【Windows installer (64-bit)】点击下载

  3. 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

  4. 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。

  5. 命令行里输入 python -m pip install --upgrade pip安装升级pip到最新版。

安装 Git

  1. 访问 Git 下载页面

  2. 点击【Download for Windows】，【64-bit Git for Windows Setup】点击下载

  3. 一路下一步安装

  4. 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

  1. 点击 git-lfs.github.com 并单击“Dowdload”。

  2. 在计算机上，找到下载的文件。

  3. 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。

  4. 命令行运行git lfs install,返回Git LFS initialized.就是安装成功了。

下载 ChatGLM2-6B

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/ChatGLM2-6B
# 切换到项目根目录
cd ChatGLM2-6B
# 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 ChatGLM2-6B 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 ChatGLM2-6B 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/chatglm2-6b

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/chatglm2-6b

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chatglm2-6b 文件夹内（注意这个文件夹最后是小b结尾）

修改为 CPU 运行 ChatGLM2-6B

重新回到ChatGLM2-6B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/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
model = model.eval()

修改为

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

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()
  1. 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）
  2. 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）
  3. 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 ChatGLM2-6B

重新回到 chatglm2-6B 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。

安装使用常见问题及优化

虽然这个文章是针对上一代的 ChatGLM-6B 的，不过基本内容和原理都是通用的，可以参照一下。
ChatGLM-6B 的常见问题解答以及后续优化

19 条评论
发表新评论

  • aurora

    2024-04-09 15:27

    回复TA

    pip install -r requirements.txt安装依赖这一步报错
    running build_rust
    error: can’t find Rust compiler

    If you are using an outdated pip version, it is possible a prebuilt wheel is available for this package but pip is not able to install from it. Installing from the wheel would avoid the need for a Rust compiler.

    To update pip, run:

    pip install --upgrade pip

    and then retry package installation.

    If you did intend to build this package from source, try installing a Rust compiler from your system package manager and ensure it is on the PATH during installation. Alternatively, rustup (available at https://rustup.rs) is the recommended way to download and update the Rust compiler toolchain.
    [end of output]

    note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
    ERROR: Failed building wheel for tokenizers
    Failed to build tokenizers
    ERROR: Could not build wheels for tokenizers, which is required to install pyproject.toml-based projects是什么意思呢，网上查也没解决

    1. 去年夏天

      2024-04-09 20:37

      回复TA

      从报错来看是系统内无法找到 Rust 编译器。
      一般这个东西默认会装的你可以尝试下：
      1. 更新 pip
      在终端里执行命令：pip install --upgrade pip

      1. 安装 Rust 编译器

      – Linux：sudo apt-get install rustc
      – windows：直接去官网（https://rustup.rs/） 安装包安装

  • 轻雪

    2024-03-19 23:25

    回复TA

    请问如何使用cpu运行训练完成的微调模型,cli可以正常运行 但是输入后报错,提示cpu不支持64位精度

    1. 去年夏天

      2024-03-20 09:30

      回复TA

      CPU跑用FP32，目前只有部分支持了AVX512 指令集的CPU支持FP64

  • 谢佳宇

    2024-01-30 23:14

    回复TA

    lfs默认不会给你下载，那几个大文件自己单独下

  • 张

    2024-01-25 16:32

    回复TA

    git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 模型下载不了，网上找的其他文章 用这个地址下载的模型 “https://hf-mirror.com/THUDM/chatglm2-6b”
    但是下载完成只有2M多，请问是下载的不对吗，还是还有其他操作呢

    或者还有其他地址下载模型吗？谢谢。

    1. 去年夏天

      2024-01-25 16:49

      回复TA

      因为现在已经是chatglm3了。

    2. 谢佳宇

      2024-01-30 23:14

      回复TA

      lfs默认不会给你下载，那几个大文件自己单独下

  • GoodBoyboy

    2024-01-24 20:38

    回复TA

    用CPU跑感觉还是有点慢啊

    1. 去年夏天

      2024-01-25 10:41

      回复TA

      z主要是：我的显卡受制于显存大小，GPU跑int8的模型还不如直接用CPU跑全量模型快。
      CPU跑模型加载到内存，运算只是CPU到内存的I/O。
      虽然CPU算的慢，GPU算的块，但是内存到显存的多次模型读取，导致GPU反而和CPU的实际用时差不多了

  • 图图

    2023-08-08 21:57

    回复TA

    使用cpu模式，卡在问答页面，提问后一直没有反应

    1. 去年夏天

      2023-08-09 08:45

      回复TA

      =CMD窗口那边有什么报错信息吗？

  • 123

    2023-07-11 11:51

    回复TA

    按这个方式运行成功后，有没有办法重改回GPU运行？

    1. 去年夏天

      2023-07-11 16:46

      回复TA

      步骤里不是先复制了一份文件才修改的嘛，直接运行原始的代码，就是GPU运行。

    2. 汪汪

      2023-07-11 17:31

      回复TA

      首先 CUDA建议装11.7版
      其次 百度一下卸载命令怎么写，卸载掉torch，用以下命令重装搭配CUDA的torch
      pip install torch2.0.0+cu117 torchvision0.15.1+cu117 torchaudio2.0.1 –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
      装CUDNN
      编辑web.py
      运行

  • pbpbk

    2023-07-01 00:19

    回复TA

    用显卡跑出了问题，已经装好了cuda和cudnn，bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe都是PASS，nvcc -V也正常，结果一运行模型就报错RuntimeError: Library cublasLt is not initialized，重新装了CUDA也不行，不知怎么回事

    1. 去年夏天

      2023-07-01 11:12

      回复TA

      单说提示的话，常见的可能有这几种
      1. 内存不够，因为模型需要先加载到内存再加载到显存，可以尝试直接加载量化后的模型。
      2. 显存不够，试试INT4、8量化模型，或者关闭电脑其他占用显存的软件，或者换显卡。

    2. 汪汪

      2023-07-11 17:32

      回复TA

      大概是系统环境变量里面有4个路径没有添加

  • 华

    2023-06-27 16:37

    回复TA

    站长，音乐解锁的页面不行了

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