ChatGLM3阿里云免费部署_chatglm3大模型本地化部署还需要缴费吗

阿里云部署本地大模型chatglm3-6b

在阿里云人工智能平台PAI里选择交互式建模创建交互式建模项目文件（新人可以领取16/24G的GPU显存的机子免费用三个月）
选取镜像modelscope:1.13.1-pytorch2.1.2tensorflow2.14.0-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04
#创建文件夹
mkdir models
cd models
#更新git-ifs，下载模型原文件
apt update
apt install git-lfs
git clone http://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git

#退出创建新的文件夹，下载模型运行文件
cd ..
mkdir webcodes
cd webcodes
git clone http://github.com/THUDM/ChatGLM3.git

#创建自己的环境，下载依赖包（如果不自己新创建环境可能导致如下错误，在自己环境中下载依赖可能较慢，环境可以下载在webcodes中，也可以在workplace中创建）

python -m venv tutorial-env（环境名，可以自己设置）
source tutorial-env/bin/activate
#在ChatGLM3文件下安装依赖
cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt（较慢，半小时左右，耐心等待）

#小黑窗运行glm3-6b
cd ChatGLM3
cd basic_demo
小黑窗运行方式，修改basic_demo文件下cli_demo.py里的’THUDM/chatglm3-6b’为自己的模型文件地址'/mnt/workspace/models/chatglm3-6b'
#运行
python cli_demo.py

#如果出现编译错误
Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/workspace/webcodes/ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py", line 57, in <module>
    main()
  File "/mnt/workspace/webcodes/ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py", line 33, in main
query = input("\n用户：")
需要修改cli_demo.py文件，在 query = input("\n用户：")文件下增加
query_decoded = query.encode('utf-8').decode('utf-8', 'ignore')

#成功运行示例

  所有的坑我都踩过了，目前这一套组合拳下来应该可以正常使用，但仅限于chatglm3源码不更新的情况下，如果搂的源码更新了可能又会出这样那样的错误。后续还会发布ptuning v2微调、lora微调还有“炼丹炉”微调和大家一起学习。