VMWars中Debian11安装chatglm.cpp,chatglm6b-32k，QAnything全过程_chatglm qanything

准备工作：

• 安装Debian11的ios镜像
• 网络设置
  • 在安装debian11的时候选择国内的清华的源
  • 设置http_proxy，可以加快速度
• 下载chatglm6b-32k的大模型(不支持function_call的功能)
  • 下载地址：https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k
  • git clone https://www.wisemodel.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k.git （可能会有问题，做的不完善，不行的话，就自己手动的下载就好了）
• 下载chatglm6b 大模型，可以支持function_call的功能
  • apt install git-lfs (用于git的下载，不然git clone下载下来的数据不全)
  • git lfs install
  • git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
  • 参考链接： [Windows本地部署ChatGLM3-6B模型] (https://blog.csdn.net/Silver__Wolf/article/details/135817503)
• 下载chatglm.cpp的github文件到本地
  • 下载地址：https://github.com/li-plus/chatglm.cpp
  • git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp
• 下载QAnything的github项目到本地
  • 下载地址：https://github.com/netease-youdao/QAnything
• 安装第三方的库
  • apt install python3
  • apt install cmake
  • apt install gcc
  • apt install libopenblas-dev
  • apt-get install libpthread-stubs0-dev
  • apt-get install libgoogle-perftools-dev
  • apt-get install libpthread-dev

操作步骤

1.安装需要的python依赖包

• python3 -m pip install -U pip 安装更新pip包
• python3 -m pip install torch tabulate tqdm transformers accelerate sentencepiece 下载需要的安装包（比较大，10MB/s的网速，是下了大概30分钟左右）

2.将大模型变形

• 进入chatglm.cpp的目录下
• python3 chatglm_cpp/convert.py -i xxxx(替换成自己下载的模型的文件夹) -t q4_0 -o chatglm-ggml.bin （表示将模型转换为chatglm-ggml.bin的文件，并且用4bit的进度，相对于cpu来说，这个速度会比较快，位数越多，速度越慢）

3.设置swap的大小，内存要给够，设置个20G的内存(32G内存的可以忽略这步)

• 参考网页：https://ayw.ink/3439.html
• 注意：内存不够，会导致cmake --build会卡在75%报错，从而导致后续的编译失败
• apt install util-linux (可以使用swapoff设置交换内存)
• sudo swapon -s 查看swapon的状态
• sudo fallocate -l 20G /swapfile 创建一个20G的swap交换内存，并且命名为/swapfile
• sudo chmod 600 /swapfile 设置这个文件为读和写的权限
• sudo mkswap /swapfile 将交换内存生效
• sudo echo ‘/swapfile none swap sw 0 0’ | sudo tee -a /etc/fstab 开机自动挂载交换内存
• sudo swapon -s 查看交换内存状态，或使用free -h 查看

4.Build chatglm.cpp项目

• 进入chatglm.cpp 目录下
• cmake -B build (用来检查依赖项的)
• cmake --build build -j --config Release

5.执行example示例进行处理

5.1 streamlimit run chatglm3_demo.py

• 进入chatglm.cpp目录，执行pip install .
• 拷贝： cp ./build/lib.linux-x86_64-cpython-310/chatglm_cpp/_C.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so ./chatglm_cpp/_C.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so （根据实际情况进行处理）
  • 执行 python chatglm3_demo.py 即可
• 问题：
• 1.huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form ‘repo_name’ or ‘namespace/repo_name’: ‘/home/gxe/chatglm_cpp/chatglm-ggml.bin’. Use repo_type argument if needed
  • 估计是找到的这个bin文件是错误的，需要在chatglm3_demo.py文件中进行修改
  • 修改文件中的MODEL_PATH为绝对路径试试看
• 2.我发现我让查询天气的时候并没有生效，有点奇怪，显示自己不能联网，不知道结果是什么
  • 查看可以下代码 和 system下的function_call文件，似乎没有什么问题才是

问题

• 在设置swapoff的时候，系统提示没有swapoff的指令
  • apt install util-linux 包，但还是提示说没有这个swapoff的指令，不应该呀
  • 具体的参考方式是：https://ayw.ink/3439.html
• cmake --build 阶段报错，Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD - Failed
  • stackoverflow answer
• 执行python3 chatglm3_demo.py 时 ModuleNotFoundError: No module named ‘chatglm_cpp._C’
  • 进入chatglm.cpp目录下，执行pip install .
  • 执行后，内存要足够，会生成一个文件 在build,拷贝处理： cp ./build/lib.linux-x86_64-cpython-310/chatglm_cpp/_C.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so ./chatglm_cpp/_C.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so
  • 执行正常
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