ChatGLM：最新版模型环境部署与安装详解

全网最新版ChatGLM-6B开源模型环境详细部署及安装——如何在低显存单显卡上面安装私有ChatGPT GPT-4大语言能力模型
随着人工智能技术的快速发展，基于自然语言处理（NLP）的聊天机器人成为研究的热点。其中，ChatGPT和ChatGLM是备受瞩目的两个模型。而ChatGLM-6B是ChatGLM的升级版，具备更强大的功能和性能。本文将详细介绍如何部署和安装全网最新版的ChatGLM-6B开源模型环境，以及如何在低显存单显卡上安装私有ChatGPT GPT-4大语言能力模型。
一、ChatGLM-6B开源模型环境的部署和安装

1. 准备工作
   在开始部署和安装ChatGLM-6B开源模型环境之前，需要准备好以下工具和环境：

• Python 3.6及以上版本
• TensorFlow 2.4及以上版本
• PyTorch 1.6及以上版本
• CUDA 10.0及以上版本
• CUDNN 7.6及以上版本
• Git
• wget
• unzip
• vim或emacs编辑器

1. 下载源代码
   使用以下命令从GitHub上下载ChatGLM-6B的源代码：
   git clone https://github.com/salesforce/ChatGLM-6B.git
2. 安装依赖项
   进入ChatGLM-6B目录，使用以下命令安装依赖项：
   cd ChatGLM-6B && pip install -r requirements.txt
3. 下载预训练模型
   使用以下命令从Salesforce云上下载预训练好的ChatGLM-6B模型：
   wget -N https://raw.githubusercontent.com/salesforce/ChatGLM-6B/main/chatglm_6b_uncased_v1.0.tar.gz
   然后解压缩文件：
   tar -xzf chatglm_6b_uncased_v1.0.tar.gz
4. 配置模型路径
   使用编辑器打开config.py文件，将MODEL_PATH设置为刚才解压好的模型路径。保存并关闭文件。
5. 运行程序
   使用以下命令启动ChatGLM-6B：
   python run_chat.py
   如果一切正常，你将看到一个交互式会话窗口，提示你输入指令。你可以输入问题或者陈述，模型将根据上下文生成回复。
   二、在低显存单显卡上安装私有ChatGPT GPT-4大语言能力模型
   虽然ChatGLM-6B已经具有了非常强大的功能，但是在某些情况下，我们可能需要使用更强大的ChatGPT GPT-4大语言能力模型。然而，对于低显存单显卡而言，部署和安装这样的模型可能会面临一些挑战。下面是在低显存单显卡上安装私有ChatGPT GPT-4大语言能力模型的步骤。
6. 准备工作
   除了上述提到的工具和环境之外，还需要以下两个工具：

• Hugging Face Transformers库 版本0.15.0及以上
• Gradient Checkpointing（Gradient Checkpointing是一种在训练大模型时常用的技术，可以减少显存的使用）

1. 下载源代码和预训练模型
   你需要从Hugging Face上下载GPT-4模型的预训练权重，可以在Hugging Face的模型库中找到GPT-4的预训练模型。同时你也需要下载对应的源代码。
2. 在单显卡上训练模型（可选）如果你想在本地训练GPT-4模型，那么可以在单显卡上进行训练。GPT-4模型的训练需要大量的计算资源，因此使用单显卡可能会非常慢。不过可以通过Gradient Checkpointing来减少显存的使用，从而使训练成为可能。当然也可以选择不进行本地训练，直接使用预训练的模型。 如果你选择不进行本地训练，那么可以跳过这一步骤。如果你选择进行本地训练，请务必确保你的电脑具有足够的内存和计算资源来完成训练任务。