清华ChatGLM2-6B一键式部署，无需自行安装依赖环境！！_chatglm2-6b下载

直接上链接！
模型代码、模型参数、conda虚拟环境包全部已上传百度网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/1IXN9Vfa4AQ2uB8zuaefC6Q?pwd=ntk4
提取码：ntk4

小白式部署，事先已经做好并上传了ChatGLM2-6B模型框架和模型参数的整合文件，且为int4量化版本，支持6GB显存电脑使用；同时，支持ChatGLM2-6B推理运行的环境也全部打包上传了，解压缩到自己的conda的envs文件夹下即可用！此外上传了CUDA、CuDNN安装包，甚至包括Anaconda2的安装包（个人感觉版本越老越好用，主要是网上教程多）

电脑配置需求说明
需要电脑具备6GB及以上的显存，可通过Ctrl+Shift+Esc通过“任务管理器-进程”查看
需要电脑具备Nvidia显卡驱动程序（一般有显卡的电脑都具备）

文件说明
【1】ChatGLM2-6B-main文件夹：为ChatCLM2-6B的模型代码，并且已在其中部署好int4量化模型的参数，使用时对demo文件中的路径信息，依照本地路径进行修改就行
Github模型代码下载地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
HuggingFace模型权重下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

【2】chatglm2压缩包：为完整的conda虚拟环境，里边已经装好了所有的依赖包，直接解压，迁移到自己电脑的conda的envs文件夹下即部署好环境
该虚拟环境已经将ChatGLM2-6B推理需要的所有的依赖包都囊括其中！（相信有相关经历的人都知道依赖包的下载是玄学，有的时候一下就宕下来，有的时候一天都下不来，还有网速、版本等各种问题）

【3】CUDA安装包：11.7版本的安装包，其它版本下载可从官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

【4】CuDNN压缩包：支持CUDA11.X的深度学习计算包，其它版本下载可从官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive（要注册，注册之后才能下载）

【5】Anaconda安装包：为2版本，其它版本的下载可从清华镜像源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/#
其.condarc文件配置镜像源可参考链接：参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/351348108

注意：虚拟环境里的torch是2.0.1+cu117版本，要求电脑上已经安装了对应的CUDA和CuDNN，不过11.7以下CUDA版本也支持（如CUDA11.4）

附安装torch2.0.1+cu117指令：pip install torch2.0.1+cu117 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple