ChatGLM-6B环境搭建与本地部署：超越ChatGPT的开源大模型

本文档主要介绍了如何搭建与部署ChatGLM-6B环境，这是一个由清华大学团队开发的开源对话语言模型，支持中英双语，具有62亿参数，旨在提供与ChatGPT类似的性能，特别针对中文问答和对话进行了优化。该模型通过1T标识符的训练数据，结合监督微调、反馈自助和人类反馈强化学习等技术，能够生成符合人类偏好的回答。 环境搭建是文档的核心部分，首先推荐读者参考《Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建（完整详细版）》来配置必要的基础环境，如显卡驱动、CUDA、CUDNN以及Docker和Python等。这些环境对于运行大规模模型至关重要，特别是对于GPU加速的本地部署，ChatGLM-6B在INT4量化级别下仅需6GB显存。 Git Large File Storage (GitLFS) 的安装也尤为重要，因为大型模型文件通常会超过GitHub的标准存储容量。GitLFS作为一个专门处理大文件的工具，可以帮助管理和传输像ChatGLM-6B这样的模型文件。在安装GitLFS时，用户需要先更新包列表，然后通过curl命令安装GitLFS脚本并完成安装。 文档中提到的模型下载地址为Huggingface网站，即<https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b>，这里不仅提供了模型文件，还包含相关的训练代码和工具，方便用户直接集成到自己的项目中。后续的内容将会涉及到多用户调用部署和模型微调的详细步骤，但具体的实施指南需参考《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》的文章，该文章的链接为<https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/130169592>。 本文档为对ChatGLM-6B环境搭建和初始部署感兴趣的开发者提供了一个清晰的指导，包括如何获取模型、配置必要的开发环境以及管理大文件，这对于那些希望通过本地部署利用该模型进行自然语言处理任务的用户来说，是一份宝贵的参考资料。