ChatGLM2 GPU部署指南：Anaconda、Docker与WSL

"该资源主要涉及ChatGLM2模型的三种不同环境下的部署方法，包括Anaconda+GPU、Docker+GPU以及WSL+GPU。ChatGLM2是一款开源的双语对话语言模型，其源码和模型可以在指定的GitHub仓库下载。在部署时，需要根据个人计算机配置选择适合的环境，如CPU或GPU，并确保精度模型的选用。对于GPU环境，需要正确安装CUDA、cuDNN以及与之兼容的Torch版本。此外，为了加速下载速度，还需要更改pip的镜像源。在Anaconda环境下，需下载并安装Anaconda，然后通过Conda创建和管理环境。" 详细知识点: 1. **ChatGLM2模型**: - ChatGLM2是一个开放源码的双语对话语言模型，提供了6B参数量的版本，有原始和量化(int4)两种形式。量化模型在保持性能的同时，降低了对显存的需求。 2. **部署环境**: - **Anaconda+GPU**: Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，它允许用户创建和管理不同的Python环境。在部署ChatGLM2时，需要先安装Anaconda，然后创建一个包含所需Python版本（例如3.10）的环境，并安装所有依赖项。 - **Docker+GPU**: Docker是一个容器化平台，可以打包应用及其依赖，以便在任何环境中运行。在GPU环境下，需要安装支持GPU的Docker镜像，确保CUDA和cuDNN与NVIDIA驱动及Docker镜像兼容。 - **WSL(Windows Subsystem for Linux)+GPU**: WSL是Windows上的一个功能，允许运行Linux发行版。在WSL中部署GPU支持的项目，需要确保WSL2与NVIDIA驱动兼容，并配置正确的CUDA和cuDNN环境。 3. **硬件和软件要求**: - 支持GPU的计算机，需要安装与操作系统和硬件兼容的NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN库。 - Python版本应与源码要求一致（如3.10）。 - PyTorch的GPU版本必须与安装的CUDA版本对应。 4. **模型加载和精度选择**: - 部署前，需要修改源代码以适应所选的模型精度（例如FT16或int4）和环境（CPU或GPU）。 5. **设置pip源**: - 为了加快依赖包的下载速度，特别是对于国内用户，建议更换pip源，如使用清华大学的TUNA镜像源。 6. **项目启动**: - 使用`pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`安装所有项目依赖。 - 在PyCharm中，设置Python解释器为Anaconda环境，并运行主文件。 7. **Anaconda使用**: - 下载并安装Anaconda，安装过程通常是默认设置。 - 学习和使用Anaconda的Conda命令来创建、激活和管理环境。 这些知识点涵盖了ChatGLM2模型的获取、不同环境下的部署步骤，以及在部署过程中涉及的硬件、软件配置和依赖管理。