本地部署 ChatGLM-6B_chatglm-6b-int4

1. 什么是 ChatGLM-6B

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。

不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中。

2. Github 地址

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

3. 安装 Miniconda3

下载 Conda 安装脚本，

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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运行安装脚本，

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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按提示操作。当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”，

安装完成后，关闭当前终端并打开新终端，这将激活 Conda，

sudo su - root
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更新 Conda 至最新版本，

conda update conda
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添加必要的 Conda 通道以获取更多软件包，

conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults 
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测试是否安装成功，

conda list
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如果显示 Conda 及其内部包的列表,则说明安装成功。

4. 创建虚拟环境

conda create -n chatglm python==3.10.4
conda activate chatglm
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5. 安装 ChatGLM-6B

git clone --recursive https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B; cd ChatGLM-6B
pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple streamlit-chat
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6. 启动 ChatGLM-6B

streamlit run web_demo2.py
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7. 访问 ChatGLM-6B

使用浏览器打开 http://localhost:8501/，

问它一个问题，清华大学在哪？

8. API部署

先需要安装额外的依赖，

pip3 install fastapi uvicorn
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然后运行仓库中的 api.py，

python3 api.py
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默认部署在本地的 8000 端口，通过 POST 方法进行调用，

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
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得到的返回值为，

{
  "response":"你好
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