本地部署chatglm

### 部署 ChatGLM 模型的详细指南

#### 准备工作
为了顺利部署 ChatGLM 模型，需先确认本地环境已配置好 Python 和 Git 工具。对于 GPU 加速的支持，则需要额外安装 CUDA 和 cuDNN。

#### 获取模型库
通过命令行工具克隆官方提供的 ChatGLM3-6B 仓库至本地文件夹内[^2]:

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
cd ChatGLM3

#### 安装依赖包
进入项目根目录后执行以下指令来设置运行所需的软件环境[^3]:

pip install -r requirements.txt

这一步骤会自动解析并下载所有必要的Python库，确保后续操作能够正常开展。

#### 下载预训练权重
根据具体需求选择合适的版本进行下载。通常情况下建议采用量化后的 int4 版本以节省内存占用和提高推理速度。注意调整 `web_demo2.py` 文件内的路径指向所选模型的实际位置[^4]。

#### 启动 Web 应用程序
完成上述准备工作之后就可以利用 Streamlit 来启动交互式的Web界面了。只需一条简单的命令即可开启服务:

streamlit run web_demo2.py

此时应该可以在默认浏览器里看到应用页面，并开始尝试与聊天机器人交流互动。

相关问题

如何本地部署ChatGLM

ChatGLM 是一个基于 GPT-2 的聊天机器人模型，如果你想要本地部署它，可以按照以下步骤进行：

1. 下载 ChatGLM 模型文件：
你可以从 GitHub 上下载 ChatGLM 模型文件，文件名为“chatglm_model.bin”。

2. 安装 Python 环境：
ChatGLM 是基于 Python 的，所以你需要先安装 Python 环境，建议使用 Python 3.6 及以上版本。

3. 安装依赖：
在 Python 环境中，使用 pip 命令安装以下依赖包：numpy、torch、transformers、flask、flask_cors。

4. 编写启动脚本：
编写一个启动 ChatGLM 的脚本，示例如下：

from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

app = Flask(__name__)
CORS(app)

model_path = 'chatglm_model.bin'
tokenizer_path = 'gpt2'

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)
model.eval()

@app.route('/chatglm', methods=['POST'])
def chatglm():
    input_text = request.json['text']
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    output_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=50256)
    output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
    
    return jsonify({'text': output_text})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

5. 启动服务：
在终端中进入到脚本所在目录，输入以下命令启动服务：

python your_script_name.py

6. 调用接口：
当服务启动之后，你可以通过发送 POST 请求到 http://localhost:5000/chatglm 接口调用 ChatGLM，请求示例如下：

import requests
import json

url = 'http://localhost:5000/chatglm'
data = {'text': '你好'}
res = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers={'Content-Type': 'application/json'})

print(res.json()['text'])

以上就是部署 ChatGLM 的基本步骤，如果你有任何问题，欢迎随时向我提问。

如何在本地部署 chatglm

要在本地部署 chatglm，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 先从 chatglm 的 Github 仓库中下载源代码：https://github.com/rustyonion/chatglm

2. 然后您需要安装 Python 3 和 pip，以及所有依赖项。您可以使用以下命令来安装所有依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 接下来，您需要下载预训练的 GPT-2 模型。在这里，您可以下载模型：https://github.com/rustyonion/chatglm/releases。

4. 然后，您需要将下载的模型文件放在 chatglm/models 目录下。

5. 最后，您可以使用以下命令来启动 chatglm：

   python main.py

运行后，您可以在命令行中与 chatglm 进行交互。

请注意，chatglm 是一个基于 GPT-2 的模型，因此它需要强大的计算资源来运行。在本地部署时，建议使用高性能计算机或云计算服务。