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。