langchain-chatchat0.3.0+chatGLM6b部署

部署 Langchain-Chatchat 0.3.0 和 ChatGLM 6B
安装依赖库
为了成功部署 Langchain-Chatchat 0.3.0 并运行 ChatGLM 6B 模型，需先安装必要的 Python 库。建议创建一个新的虚拟环境来管理这些依赖项。
pip install -r requirements.txt
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此命令会依据 requirements.txt 文件中的列表自动下载并配置所需的软件包[^2]。
下载预训练模型
接下来要获取 ChatGLM 6B 模型权重文件。这可以通过克隆 Hugging Face 上托管的仓库完成：
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k /your_path/chatglm2-6b
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上述指令将把指定路径下的存储库复制到本地机器上，其中包含了用于初始化大型语言模型所需的数据集和参数设置[^3]。
修改 Peft 文件夹以支持 P-Tuning
由于 FastChat 使用特定方式加载自定义调整后的模型版本，在某些情况下可能无法直接读取由其他工具生成的结果。针对这种情况，LangChain Chatachat 社区提供了详细的指导文档说明如何适配不同类型的微调方法，特别是对于不完全遵循标准接口实现的情况进行了特别处理[^4]。
具体操作涉及编辑源码内的几个关键位置，确保能够识别来自外部插件或框架所提供的特殊格式化输入。这部分工作通常需要具备一定编程基础以及对内部架构有一定了解才能顺利完成。
启动服务端口监听
最后一步是在服务器端启动应用程序实例，使其可以接收客户端请求并向其返回预测结果。一般而言，开发者会选择 Flask 或者 FastAPI 这样的轻量级 Web 框架作为 HTTP 接口层，并通过 gunicorn 等 WSGI 服务器增强性能表现。
from langchain_chatchat import app

if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)
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这段简单的脚本展示了如何快速搭建起一个基于 Langchain-Chatchat 的 RESTful API 服务平台[^1]。