智谱AI ChatGLM3本地部署教程：快速上手与硬件需求

本文档详细介绍了如何将智谱AI的ChatGLM3模型部署到本地，特别是针对ChatGLM3-6B这一开源版本。ChatGLM3是由智谱AI与清华大学KEG实验室合作开发的对话预训练模型，它在继承前两代模型流畅对话和低部署门槛的优点的同时，进行了多项提升： 1. **基础模型增强**：ChatGLM3-6B-Base采用了多样化的训练数据、更长的训练步数和优化的训练策略，使得其在10亿参数以下的基础模型中表现出最强的性能，覆盖了语义理解、数学运算、推理分析、代码执行和知识问答等多个领域。 2. **功能扩展**：ChatGLM3支持全新的Prompt格式，支持复杂的工具调用、代码执行和Agent任务，提供了更丰富的应用场景。 3. **开源序列全面**：除了对话模型，还包括基础模型ChatGLM3-6B-Base和长文本对话模型，如ChatGLM3-6B-32K和强化长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。 为了进行本地部署，文档提供了一套详细的步骤指南，包括： - **硬件需求**：推荐使用Nvidia显卡，其中FP16精度需要至少13GB显存，INT8和INT4精度则分别需要8GB和5GB显存。此外，至少需要32GB内存，如果内存不足，可以考虑开启虚拟内存。 - **部署步骤**： - 安装Git，用于下载模型和程序，建议根据操作系统选择对应版本的安装包。 - 安装miniconda3，一个轻量级的Python环境管理器，用于创建和管理虚拟环境。 - 下载模型和相关程序，可能需要访问特定仓库。 - 创建虚拟环境并安装所需依赖包。 - 运行程序，注意提供不同配置选项，如使用CPU版本或进行模型量化以适应低配设备。 这篇文档为那些希望在本地独立部署ChatGLM3 AI模型的人提供了一个实用的指南，确保用户可以根据自己的硬件条件和需求进行顺利部署，并充分利用模型的强大功能。