ChatGLM：生成式AI的未来？

简介：想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现

想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现
近年来，人工智能(AI)的发展越来越引人瞩目。其中，生成式AI技术，如ChatGLM-6B，更是因其能够生成自然、流畅的语言而备受瞩目。如果你也对此感到好奇，那么本文将详细介绍如何使用CPU本地安装部署运行ChatGLM-6B，实现自己的专属AI猫娘助理。

什么是ChatGLM-6B？
ChatGLM-6B是OpenAI开发的大型语言模型，它通过训练大量的文本数据学习到了语言的语法和语义，能够生成自然、流畅的语言，有着广泛的应用前景。
为何要用CPU部署ChatGLM-6B？
虽然ChatGLM-6B可以在云端运行，但由于需要一定的计算资源和存储空间，因此使用CPU本地安装部署更为方便和经济。同时，本地部署还可以更好地保护数据的安全性和隐私性。
如何使用CPU本地安装部署运行ChatGLM-6B？
要使用CPU本地安装部署运行ChatGLM-6B，需要先准备以下工具和环境：

Python编程语言环境
TensorFlow框架
ChatGLM-6B模型文件

数据集
具体步骤如下：
(1)安装Python和TensorFlow框架：在终端或命令行中输入以下命令：

pip install tensorflow

(2)下载ChatGLM-6B模型文件：在终端或命令行中输入以下命令：

curl -O <模型文件URL>

(3)准备数据集：准备一个用于训练和测试的数据集，可以是文本文件或CSV文件等。
(4)编写代码：使用Python编写代码，导入TensorFlow和ChatGLM-6B模型文件，定义数据集路径等。在代码中可以使用ChatGLM-6B提供的API来进行模型的训练、评估和推理等操作。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import json
from transformers import TFChatGLMTokenizer, TFChatGLMEvaluationSet, TFChatGLMForCausalLM, ChatGLMModel
# 加载模型和数据集
tokenizer = TFChatGLMTokenizer.from_pretrained('cat_glm')
eval_set = TFChatGLMEvaluationSet.from_pretrained('cat_glm')
model = TFChatGLMForCausalLM.from_pretrained('cat_glm', input_模Chunk=tokenizer.encode, output_length=eval_set.output_length)
train_dataset = tokenizer(json.load(open('train.json')))
eval_dataset = tokenizer(json.load(open('eval.json')))
input_ids = np.vstack((train_dataset['inputs'], eval_dataset['inputs'])).astype(np.int32).T
y = np.vstack((train_dataset['targets'], eval_dataset['targets'])).astype(np.int32).T[1:, :]  # remove start token from targets
input_ids = tf.convert_to_tensor(input_ids)
y = tf.convert_to_tensor(y)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(({'input': input_ids}, y))
model.compile(optimizer='adam', loss=model.compute_loss)
model.fit(dataset, epochs=10, validation_data=eval_dataset) 4 训练模型

ChatGLM：生成式AI的未来？

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