介绍
ChatGLM-6B自己的解释是:
ChatGLM-6B 是一个开源的、支撑中英双语的对话语言模型，依据 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技能，用户能够在消费级的显卡上进行本地布置（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技能，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语练习，辅以监督微调、反应自助、人类反应强化学习等技能的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 现已能生成适当契合人类偏好的回答，更多信息请参考咱们的博客。
硬件要求
| 量化等级 | 最低 GPU 显存（推理） | 最低 GPU 显存（高效参数微调） |
|---|---|---|
| FP16（无量化） | 13 GB | 14 GB |
| INT8 | 8 GB | 9 GB |
| INT4 | 6 GB | 7 GB |
环境预备
可参考 win10 本地布置 “AI” 环境预备 进行相应东西装置，有必要的是python、C++、Cuda、GPU版本的pytorch
装置依靠
环境预备好之后，clone 项目，然后依据自己硬件才能修正使用的模型，默许是 chatglm-6b 即 量化等级为FP16，最低 GPU 显存 13 GB
然后依照阐明履行 pip install -r requirements.txt 进行依靠装置即可，不出意外的话等待装置完成即可
模型下载
如果一定会出意外话，大概是模型下载失败了，能够进入清华大学云盘 (tsinghua.edu.cn) 把需要的模型下载至本地，然后修正途径(如果C盘空间宽裕的话能够将模型放置在下载目录)，以web_demo.py 文件为例，将默许的 THUDM/chatglm-6b 替换为模型途径，比方 E:\AI\.cache\chatglm-6b-int4（有必要反斜杠）
其他问题可参考 win10 本地布置 “AI” 环境预备 的问题汇总模块 进行对应处理
启动web
履行 python web_demo.py ，不出意外的话你能够看到以下页面
