win11 wsl子系统centos7本地搭建大语言模型ChatGLM4-9b-chat及使用NextChat调用其API_glm-4-9b-chat 硬件配置

一、搭建思路

①下载ChatGLM4-9b-chat官方仓库源码，源码用于加载模型，实现推理和微调。需将模型路径(MODEL_PATH)修改为本地存放模型的路径。

②下载预训练模型，是使用语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集训练而成的模型，后期也可自行对模型进行微调，训练出属于自己的模型。

③环境搭建，搭建中最麻烦的环节。

首先硬件，我的配置是:

cpu：14900k

gpu：3090

内存：64G(实际占用三十多个G)

系统：inux环境，采用windows子系统wsl2搭建centos7.9，搭建教程参考我的另一篇教程：《win11 wsl子系统centos7安装docker（2024年无坑版）》

二、python环境搭建

采用Anaconda来管理python环境，Anaconda 是一个用于科学计算和数据分析的开源发行版，包含了大量的包和工具。它可以创建多个python版本，具有稳定完备数据科学和机器学习的软件套装。不用Anaconda而选择自己安装python，出现各种莫名其妙的错误真的会让人崩溃！

1、下载Anaconda

地址：https://www.anaconda.com/download/success

yum install wget
mkdir /opt/anaconda
cd /opt/anaconda
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官方：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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国内清华（推荐）：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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在下载完成后，你需要使安装脚本可执行，并运行它。

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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2、安装Anaconda

安装脚本会在命令行界面中提供安装指南。你需要阅读许可协议，并同意它以继续安装。

一般来说，你可以长按Enter键滚动许可协议，然后键入yes来接受条款。

脚本会要求你选择安装位置。你可以接受默认的安装路径，或者输入一个新的路径。如果你接受默认路径，Anaconda将会被安装在你的主目录下的anaconda3文件夹中。一般默认即可，按回车

安装完成后，脚本通常会询问你是否想要将conda初始化。这将会更新你的bash配置文件，如.bashrc，以便于conda命令可以在任何终端会话中使用。输入yes

安装完成后，你需要重新激活你的shell。你可以通过运行以下命令来做到这一点：

source ~/.bashrc
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为了验证Anaconda是否正确安装，你可以使用以下命令来测试：

conda list
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如果Anaconda安装成功，这个命令会列出已安装的包。

建议更新所有的conda包到最新版本。使用以下命令：

conda update --all
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创建新环境：

命令格式：conda create --name myenv，创建一个名为 myenv 的新环境。

conda create -n chatglm4 python=3.10.12
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上面的命令将创建一个名为chatglm4的新环境，其中安装了Python 3.10.12。

激活环境：

激活名为 chatglm4 的环境。

conda activate chatglm4
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给该环境配置pip国内源：

升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) ：

python -m pip install --upgrade pip
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如果你到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip：

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
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配置源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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安装gcc等一些必要的软件包：

sudo yum install gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel
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gcc -v
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三、nvidia驱动、cuda、cuDNN安装

1、nvidia驱动安装

nvidia-smi，使用wsl貌似不用装驱动，直接用windows的驱动，但windows的驱动要安装好，要新一点，我的是555版本。

2、cuda安装

cuda版本，官网下载的12.4， CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

具体版本参考这张图

mkdir /opt/cuda
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cd  /opt/cuda
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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-rhel7-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64.rpm
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sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-12-4-local-12.4.1_550.54.15-1.x86_64.rpm
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sudo yum clean all
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sudo yum -y install cuda-toolkit-12-4
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yum install vim
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vim /etc/profile
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在最下方加入：

export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12..4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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或者：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64 
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.4/bin 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.4
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生效env变量：

source /etc/profile 
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此时就能查看CUDA版本：

nvcc -V
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3、cuDNN安装

mkdir /opt/cuDNN
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cd  /opt/cuDNN
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方法一：

cuDNN版本，8.9.7.29，记得要和cuda版本对应，cuDNN Archive

要安装 NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 库，你可以按照以下步骤进行：

1. 下载 cuDNN 安装包：

   • 首先，你需要先下载到window本地，然后在文件管理器移动至centos的对应文件夹中。假设你已经下载了 cudnn-local-repo-rhel7-8.9.7.29-1.0-1.x86_64.rpm 文件。

2. 安装 cuDNN：

   • 到存放安装包的目录，运行以下命令安装 cuDNN：

     sudo rpm -i cudnn-local-repo-rhel7-8.9.7.29-1.0-1.x86_64.rpm
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3. 安装 cuDNN 开发库：

   • 一旦配置好软件源，你可以使用 yum 命令安装 cuDNN 开发库，命令如下：

     sudo yum -y install libcudnn8
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方法二（推荐）：

https://developer.nvidia.com/cudnn-archive

cuDNN版本，9.0.0

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.0.0/local_installers/cudnn-local-repo-rhel7-9.0.0-1.0-1.x86_64.rpm
sudo rpm -i cudnn-local-repo-rhel7-9.0.0-1.0-1.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum -y install cudnn
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查看版本（用的方法二）

grep CUDNN_MAJOR -A 2 /usr/include/cudnn_version.h

代码验证：

先安装torch

pip install torch
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代码：

import torch
print(2.0)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
print(device)

x = torch.Tensor([2.1])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn

print('cudann is ' + str(cudnn.is_acceptable(xx)))

print(torch.__version__)

print(torch.version.cuda)

print(torch.backends.cudnn.version())
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使用Windows上的vscode操作：

至此，基本环境已经安装完毕！

四、部署chatglm4

1、下载chatglm4代码

官方仓库：https://github.com/THUDM/GLM-4

mkdir /home/GLM-4-main
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cd /home/GLM-4-main
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把下载的代码放入该目录中

2、下载chatglm4-9b-chat模型

魔搭地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat

SDK下载

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat')
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Git下载（我用的这个，先在Windows里下载好，再把它复制到wsl centos中的目录(/home/GLM-4-main/glm-4-9b-chat)中）

请确保 lfs 已经被正确安装

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/glm-4-9b-chat.git
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我的模型放在：/home/GLM-4-main/glm-4-9b-chat

vscode切换目录为代码目录，bitsandbytes照着我这样改低版本，不然报错。还有vllm和peft的注释要去掉。

进入ChatGLM4代码目录

cd /home/GLM-4-main/basic_demo
pip install -r requirements.txt
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完成后把代码里的模型地址改成本地地址，使用 Gradio 网页端与 GLM-4-9B 模型进行对话，改这个文件/home/GLM-4-main/basic_demo/trans_web_demo.py

启动命令：

python trans_web_demo.py
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这样就是启动成功了

如果想自行构建服务端，并使用 OpenAI API 的请求格式与 GLM-4-9B-Chat 模型进行对话。并使用 Function Call 和 All Tools功能。改这个文件/home/GLM-4-main/basic_demo/openai_api_server.py

启动命令：

python openai_api_server.py
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此时第三方工具（NextChat）就可以调用其api了

anaConda其他命令：

1. 停用环境：

   conda deactivate
   1

   停用当前激活的环境。

2. 删除环境：

   conda remove --name myenv --all
   1

   删除名为 myenv 的环境及其所有包。

3. 列出所有环境：

   conda env list
   1

   列出所有 conda 环境。

Conda 包管理

1. 安装包：

   conda install package_name
   1

   在当前环境中安装名为 package_name 的包。

2. 更新包：

   conda update package_name
   1

   更新名为 package_name 的包。

3. 卸载包：

   conda remove package_name
   1

   从当前环境中卸载名为 package_name 的包。

4. 列出已安装的包：

   conda list
   1

   列出当前环境中已安装的所有包。

管理环境的依赖

1. 导出环境：

   conda env export > environment.yml
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   将当前环境的依赖导出到 environment.yml 文件。

2. 从文件创建环境：

   conda env create -f environment.yml
   1

   从 environment.yml 文件创建一个新环境。

Conda 配置

1. 添加镜像源：

   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/
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   添加清华大学的 Anaconda 镜像源。

2. 查看配置：

   conda config --show
   1

   查看 conda 的当前配置。

3. 清理缓存：

   conda clean --all
   1

   清理 conda 的包缓存。

其他有用的命令

1. 更新 conda：

   conda update conda
   1

   更新 conda 自身。

2. 更新 Anaconda：

   conda update anaconda
   1

   更新 Anaconda 发行版中的所有包。

这些命令可以帮助你高效地管理 Anaconda 环境和包。根据具体需求，你可以组合使用这些命令来创建、管理和维护你的工作环境。