ChatGLM-6B本地cpu部署

本文最后更新于：2024年3月20日 中午

前言

ChatGLM-6B是清华团队研发的机器人对话系统，类似ChatGPT，但是实际相差很多，可以当作一个简单的ChatGPT。

ChatGLM部署默认是支持GPU加速，内存需要32G以上。普通的机器无法运行。但是可以部署本地cpu版本。

本地部署，需要的环境：

  •    python3.9及以上

  •    gcc

    这个框架本身就是python编写的，所以需要python环境。另外，运行的时候，需要加载cpu内核，所以需要编译本地内核，gcc环境就是用来编译quantization_kernels.c和quantization_kernels_parallel.c文件的。

    gcc环境在windows上，可以通过mingw来安装，也可以通过tdm-gcc来安装。

    我本地的相关环境：

56ce9f780b014af99ba862443438e0c7.png

1、克隆源码

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git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
2、安装依赖

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cd ChatGLM-6B
pip install -r requirements.txt
3、改变源码web\_demo.py支持cpu

默认代码：

a08b150f47454dba82acf6b70307612f.png

修改支持cpu:

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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()
模型的名字由THUDM/chatglm-6b改为THUDM/chatglm-6b-int4 

gpu模型源码中.half().cuda()替换为.float() 

4、运行python web\_demo.py

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python web_demo.py
模型第一次加载会去[https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 "https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4")下载pytorch\_model.bin模型文件。

 还会使用安装的gcc编译quantization\_kernels.c和quantization\_kernels\_parallel.c文件，生成动态库quantization\_kernels.so和quantization\_kernels\_parallel.so。

 5、运行成功，会打开浏览器，并直接显示对话框，可以输入问题，不过这个回答很慢：

d56a83962dbc4d2dbf794593c63b9fae.png

提出问题，并不是秒回，很慢，感觉还是内存的问题，我的机器16G内存，效果好像也不是很好。

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几个抽风的问题：

1、我昨天在电脑上运行好好的，结果今天来测试，直接运行python web\_demo.py就报了这样的错误：504 Server Error: Gateway Time-out for url: https://huggingface.co/api/models/THUDM/chatglm-6b

 这个错误有点蛋疼，貌似是去下载模型文件，但是远程地址不知道为什么就504了，好在这些模型可以通过加载本地缓存的模型，解决办法就是手动下载这些模型文件到一个指定目录。 

[https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main](https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main "https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main") ，把这里的文件，包括json文件全部下载到项目路径下的models目录中：

de89f5e413544a5bae2201d09456c8d7.png

改动web\_demo.py文件内容：

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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./models", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("./models", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()

2、找不到模块transformers_modules，如下所示：

4a92f78ca1ca45d7bb7803a085ad48e2.png

我昨天运行好好的，也就是说这个模块肯定是有的，不知道今天抽什么风，竟然没有，解决办法就是把当前transformers=4.27.1版本降级到4.26.1：

f68c39e733d04e609cb6a17247590c94.png

最后再来感受一下chatglm对话：

13c39bdbf2d34318b79b486c1907a828.png

这个结果全部显示完，用了差不多10分钟，哈哈，挤牙膏似的。 

完。