"Windows10下ChatGLM3-6B环境搭建教程"
这篇教程旨在指导用户在Windows10操作系统上部署和安装清华大学开源的大型语言模型ChatGLM3-6B。教程采用保姆级别的详细步骤，适合初学者，通过图文并茂的方式帮助用户一步步完成环境构建。
首先，教程提到了ChatGLM3-6B模型，这是一个由清华大学开发的预训练语言模型，具有强大的自然语言处理能力。为了成功安装和运行这个模型，用户的电脑需要满足一定的硬件配置要求，例如至少10GB显存的显卡。在实践中，可以考虑使用INT4量化等级，对于资源有限的设备，也可以尝试INT8量化以降低内存需求。
接着，教程介绍了CUDA的安装。CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算的软件平台，对于运行依赖GPU的深度学习应用至关重要。在这里，推荐安装CUDA 12.1.0版本，因为它是与PyTorch版本兼容且适合所用显卡驱动的旧版本。下载CUDA工具包后，需按照教程步骤进行安装，并确保添加所有必要的系统环境变量。
CUDNN是CUDA的配套库，专门用于深度学习的高性能数学运算。用户需要在NVIDIA开发者网站上注册并下载对应CUDA版本的CUDNN档案，解压缩后将内容复制到CUDA的安装目录，并更新环境变量PATH，以确保系统能够找到CUDNN库。
Python是实现ChatGLM3-6B模型的基础编程语言，因此需要安装Python。用户可以从官方站点下载Python安装包，并按照指南进行安装。在Windows系统中，可以参考相关教程设置Python环境。
接下来，PyTorch作为支持ChatGLM3-6B模型运行的关键库，需要根据已安装的CUDA版本选择对应的PyTorch版本进行安装。通过Python环境运行测试代码，确保PyTorch安装成功。
最后，ChatGLM3的环境搭建涉及从GitHub获取源代码，并将其解压到非系统盘。由于预训练模型较大，可能需要通过Git客户端下载，安装Git客户端后，检查Git环境变量是否配置正确。完成这些步骤后，就可以启动Web演示（WEB1）以运行和交互ChatGLM3-6B模型了。
这个教程涵盖了从硬件配置、CUDA和CUDNN安装，到Python和PyTorch配置，以及ChatGLM3-6B环境搭建的全过程，为Windows10用户提供了详尽的指南，让初学者也能顺利构建和运行ChatGLM3-6B模型。
