清华ChatGLM本地化部署全攻略

在当前的AIGC大模型风口，掌握一款强大的对话语言模型无疑能为校招找工作增添不少竞争力。ChatGPT作为业界的佼佼者，其强大的功能和广泛的应用场景备受瞩目。然而，对于许多用户来说，ChatGPT的本地化部署可能存在一定的难度。幸运的是，清华大学和智谱AI公司推出的ChatGLM模型为我们提供了一个优秀的ChatGPT平替选择。本文将详细介绍ChatGLM的本地化部署教程，包括webui部署、api部署等多种方式，帮助读者轻松上手。

ChatGLM模型简介

ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数。它使用了与ChatGPT相似的技术，并针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。此外，ChatGLM-4-9B-Chat-1M作为GLM-4系列中的开源版本，在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中均表现出较高的性能。

本地化部署教程

一、环境准备

在进行本地化部署之前，我们需要准备好相应的环境。这包括操作系统、Python版本、依赖库等。具体来说，我们需要一个支持CUDA的GPU环境，以及Python 3.x版本和相关的依赖库。

二、webui部署

webui部署是一种直观且易于使用的方式。它允许我们通过网页界面与ChatGLM模型进行交互。以下是webui部署的具体步骤：

1. 下载代码：首先，我们需要从GitHub上下载ChatGLM的webui代码。可以使用git clone命令来下载。
2. 安装依赖：使用Anaconda安装虚拟环境，并安装Python 3.10.6版本。然后，使用pip命令安装相关的依赖库，如torch、transformers等。
3. 启动webui：安装完成后，我们可以使用python webui.py命令来启动webui界面。在启动过程中，我们需要指定一些参数，如模型路径、监听端口、访问端口号等。

三、api部署

api部署允许我们通过编程方式与ChatGLM模型进行交互。以下是api部署的具体步骤：

1. 下载代码：同样地，我们需要从GitHub上下载ChatGLM的API代码。
2. 安装依赖：使用pip命令安装相关的依赖库，如fastapi、uvicorn等。
3. 启动API服务：安装完成后，我们可以使用python chatglm_api.py命令来启动API服务。服务启动后，我们可以通过HTTP请求来调用ChatGLM模型并获取回复。

四、命令行部署

除了webui和api部署外，我们还可以通过命令行方式与ChatGLM模型进行交互。以下是命令行部署的具体步骤：

1. 下载代码：从GitHub上下载ChatGLM的命令行代码。
2. 安装依赖：使用pip命令安装相关的依赖库。
3. 运行命令行程序：安装完成后，我们可以使用python cli_demo.py命令来运行命令行程序。在命令行中输入指示并回车即可生成回复。

实际应用与优势

ChatGLM模型在实际应用中表现出了强大的功能和优势。它不仅可以进行多轮对话，还支持网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外，ChatGLM模型还支持多种语言，包括日语、韩语、德语等，使得它可以在更广泛的应用场景中使用。

在本地化部署方面，ChatGLM模型也具有很大的优势。它可以在消费级的显卡上进行本地部署，并且支持多种部署方式，如webui、api和命令行等。这使得用户可以根据自己的需求选择最适合的部署方式，并轻松实现ChatGLM模型的本地化应用。

产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在本地化部署ChatGLM模型的过程中，我们可以借助千帆大模型开发与服务平台来简化部署流程和提高部署效率。千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的工具和资源，可以帮助用户快速搭建和部署AI模型。通过使用千帆大模型开发与服务平台，我们可以更加便捷地实现ChatGLM模型的本地化应用，并将其应用到校招找工作等实际场景中。

例如，我们可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的自动化部署工具来快速部署ChatGLM模型。同时，我们还可以利用平台提供的监控和管理功能来实时跟踪模型的运行状态和性能表现，确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。

结论

本文详细介绍了ChatGLM模型的本地化部署教程，包括webui部署、api部署和命令行部署等多种方式。通过本文的介绍和实践，读者可以轻松上手ChatGLM模型的本地化应用，并在校招找工作等实际场景中发挥其强大的功能和优势。同时，借助千帆大模型开发与服务平台等工具的帮助，我们可以更加便捷地实现ChatGLM模型的本地化部署和应用。希望本文能对读者有所帮助和启发！