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搭建ChatGLM2-6B CPU版本

https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k

https://github.com/THUDM/ChatGLM3

1、前言

1.1、简介

清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源，可对其进行微调，对研究LLM本身，以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助，在国内受到普遍欢迎。该模型可以部署在内存不少于32G的Windows环境中， 本文提供一个简单的安装指导，

如果你只是想快速安装体验，对原理性说明不感兴趣，可以直接跳转到附录A，按照无废话ChatGLM2-6B Windows本地安装指导操作即可。

ChatGLM2-6B对环境有一定要求，这部分对其运行环境进行检查。

作为开源LLM，目前其项目托管在github，模型可在Hugging Face上下载。因此本地安装时需要用到托管代码管理工具git。

1.2、环境

  • 主机与操作系统环境
    • Windows10以上，64位操作系统
    • 内存32G以上
    • 空闲磁盘空间20G以上

以上信息可以通过Windows [开始] -> [设置] -> [关于]来查看

  • 语言环境

ChatGLM2-6B基于Pytorch AI开发框架、transformers库建设，使用Python语言作为前端开发语言，要求Python版本不低于3.8版本。

  • 代码仓管理工具

本文用git作为代码仓管理工具，从github和Hugging Face下载项目文件和模型文件。

1.3、设置pip镜像仓

pip config set global.index-url http://mirrors.****.com/pypi/simple

1.4、设置git外访代理

git config --global http.proxy
git config --global http.sslverify false
git config --global https.proxy 
git config --global https.sslverify false

二、下载ChatGLM2-6B项目代码

2.1、下载项目文件

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git

2.2、安装项目依赖库

pip install -r requirements.txt

2.4 修正运行脚本，解决无GPU运行ChatGML2-6B问题

我们需要关注以下四个文件：

cli_demo.py：是一个LLM命令行演示程序，运行后会加载模型数据，以命令行的方式启动人机对话（聊天）。
web_demo.py：是Web版本的演示程序，运行后会加载模型，并启动Web服务，可以通过浏览器远程接入对话。web_demo.py用Gradio部署AI模型，提供可视化交互界面。因其能够直接在jupyter中展示页面，因此在AI开发中广泛使用。
web_demo2.py：是基于Streamlit的Web UI交互示例脚本。Streamlit在AI模型部署上作用与Gradio类似，Streamlit以markdown或html语言渲染页面，据说生成页面使用更流畅；但因其使用复杂，且无法直接在Jupyter中展示页面，相对Gradio，在开发阶段使用较少。
api.py：这个脚本启动ChatGLM2-6B模型，并以服务API的方式提供能力，客户端通过POST服务调用与ChatGLM2-6B模型进行交互。

这四个脚本默认都是将模型加载在GPU上执行计算，如果你的主机上没有GPU，或不支持英伟达CUDA，需要修改上述四个脚本进行适配。

2.4.1、cli_demo.py

这个文件需要修改两处地方。
1、修改第一处
import readline将其注释掉。
2、修改第二处
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
其作用是将保存在相对路径THUDM/chatglm2-6b下的ChatGLM2-B6模型加载到CUDA上运行。如果你的主机上有可用的GPU，且支持CUDA，则无需修改上述代码，否则将其复制一行并注释原始代码，将代码中最后的.cuda()调用修改为.float()调用，即代码修改为：
#model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()

2.4.2、web_demo.py

这个文件也涉及两处修改。
1、修改第一处
在文件web_demo.py第7行，会看到加载LLM模型的代码：
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
与修改cli_demo.py相同，复制粘贴一行后，将本来的代码注释掉，然后将代码最后的.cuda()调用修改为.float()：
#model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()
2、修改第二处
在文件web_demo.py的最后一行，可以看到Web交互式部署模型的启动代码：
demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True)
这个默认启动使得Web服务只绑定本机本地回环地址127.0.0.1，监听端口7860。这样启动后，服务只能在本机通过
http://127.0.0.1:7860
来打开ChatGLM2-6B的WebUI交互界面。如果你希望改变IP和端口号，就需要修改上面这一行代码，通过命名参数server_name修改主机地址（主机域名或IP地址），通过命名参数server_port修改监听端口号，例如：
demo.queue().launch(server_name=’0.0.0.0’, server_port=8081, share=False, inbrowser=True)
将使得ChatGLM2-6B LLM交互服务部署在本机所有IP的8081端口上，这样就可以远程（根据你的IP开放范围）访问了。
但对外提供服务，如果不做登录认证，会很危险。Gradio提供了登录认证的能力，是通过命名参数auth指定的。该参数可以指定一个用户定义函数来完成认证。输入参数是用户名、密码。函数返回布尔类型结果，如果返回True，表示认证通过，登录成功；否则认证失败，Gradio将禁止接入使用LLM服务。
因此可以先定义一个认证函数：
def my_authentication(username, password):
  # 可以根据配置或接入认证服务器完成接入认证
  # 本示例简单考虑，用户名固定为'guest'，密码是'changeit'
  return (username, password) == ('guest', 'changeit')
然后修改启动代码，增加auth参数：
demo.queue().launch(server_name= '0.0.0.0', server_port=8081,
                   auth=my_authentication,
                   share=False, inbrowser=True)

2.4.3、web_demo2.py

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
将最后的.cuda()修改为.float()：
#model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()

2.4.4、修改api.py

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
修改为
#model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()
这个文件的最后一行（第60行）是启动API服务的代码：
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=1)
显然绑定本机所有IP，并监听端口8000，根据个人需要修改，或调整为可通过命令行指定监听端口，本文不做进一步展开。

三、下载ChatGLM2-6B模型

ChatGLM2-6B模型官方下载路径在Hugging Face，大概有12G

ChatGLM2-6B模型文件默认放置在开源项目源代码目录下的THUDM\chatglm2-6b之中，即以本文档示例而言，模型文件全路径是

D:\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b

这个位置是由开源项目几个.py源文件中代码固定设定的。以cli_demo.py为例，其第7、第8两行代码

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

如果你想把模型文件放到其它地方，需要修改所有.py文件中涉及到的模型加载路径指示串。当然你不想用其开源项目源代码，自己写模型应用，则另当别论。

ChatGLM2-6B模型文件由以下18个文件构成

pytorch_model-0000x-of-0007.bin，共7个文件，就是ChatGLM2-6B模型参数文件，这几个文件都达到或超过1G大小

3.1、下载模型

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b THUDM/chatglm2-6b

上述克隆下载命令执行完成后，将会在当前目录下创建子目录THUDM，并在其下创建子目录chatglm2-6b，LLM模型文件会保存在这个目录下。即本文示例中，ChatGLM2-6B模型完整路径为：

D:ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b

下载后，请与图2中文件清单进行比较，确保除两个.txt文件，一个.md文件外的其它15个文件都存在。

你也可以通过浏览器访问以下链接来下载ChatGLM2-6B模型文件：

https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

打开上述网页后，需要点击“Files and versions”

在该页面逐个下载模型文件到本地

这种下载方式也不会自动生成模型放置路径，需要自行创建目录，并确保将模型文件放置到正确的位置。本示例中，模型文件放置位置为：

D:ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b

四、运行ChatGLM2-6B LLM模型

ChatGLM2-6B开源项目提供了3种LLM运行方式。无论哪种方式，对于一台没有GPU的普通个人计算机，启动过程都比较漫长。启动后占用内容22G左右，对话后内存占用会进一步增长。

4.1、在清华开源ChatGLM2-6B项目根目录下执行以下命令：

python cli_demo.py

如果没有意外，你将看到模型加载进度条：

Loading checkpoint shards: 57%|████████████ | 4/7 [00:08<00:06, 2.24s/it]

等待一段时间，甚至聆听到CPU风扇的一番挣扎后，你终于看到ChatGLM2-6B的交互提示：

欢迎使用 ChatGLM2-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空对话历史，stop 终止程序


用户：

意思是，ChatGLM2-6B已经准备好了，你可以输入交流的问题。输入“stop”后退出对话交流。ChatGLM2-6B项目对历史对话进行了简单记忆处理，因此已经交流过的问题可能影响后续交流。如果这种影响造成回答不准确，请输入“clear”将历史对话清空，ChatGLM2-6B将恢复到刚启动时的初始对话状态。

4.2、Web UI交互方式

python web_demo.py

4.3、服务API交互方式

在Windows命令行执行以下命令：

python api.py

同样是加载模型，显示提示：

Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████| 7/7 [00:15<00:00, 2.19s/it]
INFO:   Started server process [15612]
INFO:   Waiting for application startup.
INFO:   Application startup complete.
INFO:   Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

curl -X POST http://110.71.46.17:8000 -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" -d "{\"prompt\": \"你好？\", \"history\": []}"

五、总结

清华开源ChatGLM2-6B LLM是一个规模较小的通用预训练语言模型，对中文支持较好，对运行环境要求也比较小，甚至在一台内存不少于32G、无独立GPU显卡的的主机上都可以运行。这么低的入门门槛，为人们体验LLM提供了便利。

不但如此，ChatGLM2-6B开源项目在其主目录下的ptuning子目录中，还提供了P-Tuning微调代码，只需要按要求提供自己的领域微调数据集，代码略作修改即可对ChatGLM2-6B进行微调，形成新的模型检查点。这为一般的LLM应用研究提供了方便。

ChatGLM2-6B同时还推出了32K历史&提示信息版本（需要下载专门的模型版本，本文提供的是通用8K版本的），这为LLM与知识库结合的领域问答系统提供了便利。

posted @ 2024-04-22 14:11  xine  阅读(262)  评论(0)  编辑  收藏  举报