如何在Windows10系统上从零开始搭建ChatGLM3-6B的运行环境，包括安装CUDA、CUDNN、Pytorch，并确保GPU加速可用？

要在Windows10系统上搭建ChatGLM3-6B的运行环境，并确保GPU加速可用，需要经过一系列详细的步骤。首先，你的系统应当满足显存需求，至少需要一块带有10GB显存的NVIDIA显卡。硬件配置达标后，接下来便是软件环境的搭建。

参考资源链接：[Win10环境下ChatGLM3-6B模型搭建全攻略](https://wenku.csdn.net/doc/8994va5143?spm=1055.2569.3001.10343)

首先安装CUDA。访问NVIDIA官方网站下载CUDA 12.1.0版本的安装包，并按照官方教程进行安装。在安装过程中，务必选择与PyTorch版本兼容的CUDA版本，以避免兼容性问题。安装完成后，需要添加CUDA安装目录到系统的PATH环境变量中。

接下来安装CUDNN。同样，从NVIDIA开发者网站下载对应CUDA版本的CUDNN压缩包。解压后，将CUDNN的bin、lib和include目录下的文件分别复制到CUDA安装目录下对应的文件夹中。然后更新系统的PATH和CUDA_PATH环境变量，确保能够正确地找到CUDNN。

安装Python。从Python官网下载适合Windows的Python安装包，并在安装过程中勾选'Add Python to PATH'选项，以便能够全局访问Python。

然后安装PyTorch。根据CUDA的版本选择合适的PyTorch版本，可以使用PyTorch官方网站提供的命令行工具进行安装。例如，如果CUDA版本为12.1，则安装命令可能类似于：`pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url ***`。安装完成后，运行简单的PyTorch程序测试GPU加速功能是否正常工作。

最后，从GitHub获取ChatGLM3-6B的源代码。在GitHub上找到清华大学的ChatGLM3-6B项目页面，通过Git客户端克隆或下载代码到本地非系统盘位置。安装好Git客户端后，打开命令行界面，使用`git clone`命令获取代码。克隆完成后，根据项目文档指示，安装必要的依赖，并启动Web演示（WEB1），检查ChatGLM3-6B是否能够顺利运行。

为了帮助你更好地理解并完成整个搭建过程，建议参考《Win10环境下ChatGLM3-6B模型搭建全攻略》教程。这份全面的教程不仅会一步步引导你完成搭建，还会提供详尽的说明和可能遇到的常见问题解决方法，让你即使作为初学者也能够顺利地运行大型语言模型。

参考资源链接：[Win10环境下ChatGLM3-6B模型搭建全攻略](https://wenku.csdn.net/doc/8994va5143?spm=1055.2569.3001.10343)