你知道怎么把chatglm-6b部署在本地吗

是的，可以使用Hugging Face Transformers库来部署chatglm-6b模型在本地。

下面是一个简单的Python代码示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def generate_response(prompt):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    response_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return response

prompt = "Hello, how are you?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

在此示例中，我们使用了`microsoft/DialoGPT-medium`预训练模型，使用Hugging Face Transformers库来加载模型和tokenizer，并使用generate()方法从模型中生成回复。

你可以更改`model_name`变量为`EleutherAI/gpt-neo-1.3B`, 然后使用`generate_response(prompt)`函数来测试一个输入的prompt.