【妈妈级】清华ChatGLM2-6B本地部署搭建及测试运行，0基础小白也学得会_清华glm本地部署

部署只是开始，如果想继续微调个人/企业垂直能力的model

#1 高质量数据集

我搭建了一个数据共享交换平台，目前已收录中文对话、金融、医疗、教育、儿童故事五个领域优质数据集，还可以通过会员之间共享，工众后台：“数据集”下载。

#2 报错或问题解决

你可能像我们NLP学习群中的同学一样，遇到各种报错或问题，我每天挑选5条比较有代表性的问题及解决方法贴出来，供大家避坑；每天更新，工众后台：“问答3000条”获清单汇总。

#3 运算加速

还有同学是几年前的老爷机/笔记本，或者希望大幅提升部署/微调模型的速度，我们应用了动态技术框架，大幅提升其运算效率（约40%），节省显存资源（最低无显卡2g内存也能提升），工众后台：“加速框架”；

#4 微调训练教程

如果你还不知道该怎么微调训练模型，我系统更新了训练和微调的实战知识库，跟着一步步做，你也能把大模型的知识真正应用到实处，产生价值。

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好啦！话不多说！开始今天主题！

（如果不想开始这个主题

，也有懒人一键包，工众后台：“chatglm一键包”）

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清华开源项目 ChatGLM2-6B 已发布开源版本，这一项目可以直接部署在本地家用计算机上做测试，无需联网即可体验与 AI 聊天的乐趣。

项目地址：

GitHub：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHugging Face：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。

更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

第一步，本地安装 Python

这一步暂略，可以自行下载安装 Python 环境。

#1 官网下载地址：https://www.python.org/downloads/

#2 工众号后台：“Python”，安装时勾选：“Add Python 3.10 to PATH”

注意：安装 >9 以上版本，建议安装 10。

第二步，下载项目程序包

地址见上面的项目地址，直接下载下来并解压。我这里解压到 E:\chatGPT\ 下

因为清华官方项目地址，都是在国外平台上，如果你访问不了，在工众号后台：“chatglm”，在国内网盘下载。

第三步，下载模型包 chatglm

如果你第二步是在我上传国内网盘下载的，就已经包含模型包了，就不用再下载了，但为了让大家了解清楚整个过程，也一并贴上来。

下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main

注意：下载后放到第二步程序包下，自行创建目录chatglm-6b，如下：

第四步，下载依赖包

Window + R 快捷键打开运行窗口，输入 cmd 打开控制台命令行，进入到程序目录下（注意看图片我的命令行，跟着一步步输入，然后回车，注意要在英文输入法输入，否则无法识别）

分别执行如下两条命令：

pip install -r requirements.txtpip install gradio

等待依赖包下载成功，结果如下：

第五步，运行网页版 demo

执行如下命令，运行网页版本的 demo，如下：

python web_demo.py

程序会运行一个 Web Server，并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。最新版 Demo 实现了打字机效果，速度体验大大提升。注意，由于国内Gradio 的网络访问较为缓慢，启用 demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True) 时所有网络会经过 Gradio 服务器转发，导致打字机体验大幅下降，现在默认启动方式已经改为 share=False，如有需要公网访问的需求，可以重新修改为 share=True 启动。

执行结果如下：

第七步，测试网页版程序

浏览器打开地址 并访问，输入问题，可以看到 ChatGLM 会给予回复。

看电脑性能，感觉 CPU 和内存都要爆掉了！哈哈！

第八步，运行命令行 Demo

执行如下命令，运行命令行版本的 demo，如下：

python cli_demo.py

程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入clear 可以清空对话历史，输入 stop 终止程序。

好啦！教程就这么简单！如果你遇到问题，欢迎评论区留言！