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LLMs之ChatGLM-2：ChatGLM2-6B的简介、安装、使用方法之详细攻略

作者：煮酒与君饮 | 2024-07-22 00:20:43

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chatglm2

LLMs之ChatGLM-2：ChatGLM2-6B的简介、安装、使用方法之详细攻略

导读：2023年06月25日，清华大学开源了 ChatGLM2-6B 模型，是 ChatGLM 模型的升级版本。ChatGLM2-6B 在多个方面有显著提升：模型性能更强，在各种测试集上的表现更好；支持更长的上下文，最大上下文长度提升到 32k；推理速度提高42%，能支持更长的生成；开源许可更加开放，允许商业使用。ChatGLM2-6B在多个维度的能力上取得了巨大提升，包括数理逻辑、知识推理和长文档理解。

模型性能提升主要来自升级的基座模型、混合了 GLM 目标函数、使用 FlashAttention 和Multi-Query Attention 技术。它整合了最新技术，在推理速度、生成长度、知识涵盖等方面取得突破，使人机对话能力更强大。

>> 更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符
>> 更长的上下文=Flash Attention技术+上下文长度扩展到32K+8K训练+多轮对话
>> 更高效的推理=Multi-Query Attention技术+INT4量化
>> 更开放的协议

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ChatGLM2-6B的简介

1、对比：ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B的安装

1、环境安装

(1)、首先需要下载本仓库

(2)、然后使用 pip 安装依赖

ChatGLM2-6B的使用方法

1、基础用法

(1)、代码调用

(2)、从本地加载模型

2、部署应用

T1、网页版 Demo

T2、命令行 Demo

T3、API 部署

3、低成本部署

3,1、模型量化

3.2、CPU 部署

3.3、Mac 部署

3.4、多卡部署

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链接

GitHub地址：GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

huggingface地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

时间

2023年06月25日

作者

清华大学

ChatGLM2-6B的简介

          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=混合目标函数+1.4T中英标识符：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=Flash Attention技术+上下文长度扩展到32K+8K训练+多轮对话：基于 Flash Attention 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=Multi-Query Attention技术+INT4量化：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，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。如果您发现我们的开源模型对您的业务有用，我们欢迎您对下一代模型 ChatGLM3 研发的捐赠。

GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

huggingface地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

1、对比：ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B

 >>充分的中英双语预训练： ChatGLM2-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1.4T的token 量(*4倍≈5G的语料)，兼具双语能力，相比于ChatGLM-6B初代模型，性能大幅提升。
>>较低的部署门槛： FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少13GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到10GB（INT8）和 6GB（INT4）， 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。
>>更长的序列长度： 相比GLM-10B（序列长度1024）， ChatGLM-6B序列长度达 2048，ChatGLM2-6B序列 长度达8192(≈1万多的文字)，支持更长对话和应用。
>>人类意图对齐训练： 使用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。

ChatGLM2-6B的安装

1、环境安装

(1)、首先需要下载本仓库

  1. git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
  2.  
  3. cd ChatGLM2-6B

(2)、然后使用 pip 安装依赖

pip install -r requirements.txt

其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 以上的版本，以获得最佳的推理性能。

ChatGLM2-6B的使用方法

1、基础用法

(1)、代码调用

可以通过如下代码调用 ChatGLM2-6B 模型来生成对话：

  1. >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
  2. >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
  3. >>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
  4. >>> model = model.eval()
  5. >>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
  6. >>> print(response)
  7. 你好         本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】
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