ChatGLM2-6b 避坑指南
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ChatGLM2-6b 避坑指南
ChatGLM在[2023/06/25]发布新一代GLM模型 ChatGLM2-6b，经过实测，语言能力较上代强了不少，生成速度也快许多。在 Nvidia GeForce 4060 laptop 8G+i913900HX 配置下进行INT8量化下推理的ChatGLM2-6b，展现出让我震惊不已的能力：
经过了艰难的探索，把该跳的一些坑都跳了个遍）
于是做这期避坑指南，方便大家尽快用上新一代语言模型，在此也将最好的祝福给到chatGLM，希望国产AI越走越远！
前期工作
一般来说，为了更好使用不同版本的Python，而不至于出现兼容性等问题，我们需要安装如Anaconda等的Python“管理工具”，到官网下载Anaconda。
一路Next，注意需要将Anaconda添加到环境变量中，方便在命令行中直接调用。
打开Anaconda Navigator（直接在菜单中搜索），选择Environments
点击Create，
新建一个 环境，名字自取，这里以 chatglm 为例，创建好以后，等待Anaconda配置好环境，这时候需要给这个新建的环境安装 CUDA ，进入官网，点击Download Now，然后按照电脑版本选择你下载的CUDA版本，另外注意，本指南只适用于NVIDIA GPU用户，对于使用AMD的，请自行探索）（似乎只能用CPU推理）
这个下载大概有三个多G，完成后点击安装，一路选择Default（默认）的即可。
安装完后，对新建的环境安装相应的PyTorch，进入官网，如果你在CUDA环节安装的是版本号为12.1的CUDA，请按下面选择：
如果不是12.1版本，请按所对应版本安装相应版本的PyTorch,
复制下面的代码，在此贴一个：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch-nightly -c nvidia
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现在，打开Anaconda Prompt（菜单直接搜索），输入conda activate chatglm(刚刚设置的环境名)
当出现类似下面这种情况时即可：
然后添加清华源方便下载：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
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然后运行刚刚在PyTorch网站复制的代码，可能需要等待一会。
到此配置环境就算完成了。
方法一
直接下载ChatGLM2-6B包，然后等待脚本自动下载模型。
具体做法：
打开上面的网站，点击Code：
点击Download ZIP,下载完后，解压到一个路径下，（最好是全英文路径），大概是这样子（不是完全一样）
然后，再次打开Anaconda Prompt,换成刚刚的环境，输入 cd 你解压的路径（如D:\Chatglm2\ChatGLM）
如果你解压的路径不在C盘，则需要输入 你的盘符:（如 D:）
将出现类似以下界面:
运行
pip install -r requirements.txt
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等待下载完成。
然后，直接运行
python web_demo.py
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会自动下载模型，大约11.6G，全部下载完毕，即会自动运行。
如果你网络环境不好，可以参考方法二
方法二
进入ChatGLM2-6B官方网站，找到这里：
点击 这里，选择：
下载里面的所有文件。
下面需要一个Hugging Face Hub上的文件，如果你有git可以运行第二个指令：
如果没有，这里提供 百度网盘 的链接，大家可以直接下载，
提取码：1voi
解压压缩包到刚刚解压的那个文件夹（有web_demo.py那个），然后将刚刚下载好的模型移动到这个压缩包解压后的文件夹，该文件夹中文件大概为：
然后，回到上级文件夹，打开 web_demo.py
将这两行改为如图：
（我使用INT8量化，如不需要，可将quantize(8)删去）
如果需要使用到命令行（即cli_demo.py文件）或web_demo2.py，类似上面修改即可，
保存，即可运行web_demo.py。
放张图：
另外，如果在web_demo.py中将这里修改，我们甚至可以通过手机远程访问，并进行提问：
注意，这里我使用的是移动数据，因此猜测gradio充当了一个远程服务器，沟通起电脑与手机，这样使得我们可以从互联网访问。
