GLM-130B本地部署的实战方案_chatglm 130b本地部署

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍GLM-130B本地部署的实战方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。需要说明的是GLM-130B是未进行微调的版本，还无法达到ChatGLM-130B的效果。

1. 介绍

  GLM-130B是基于中英文构建的大语言模型，模型参数高达1300亿，可在40G8张A100服务器或者32G8服务器上进行推理。经过INT4量化后，可在四张3090Ti的情况下进行推理。

2. 配置环境

  需要说明的是，本文是在Centos 8+CUDA 11.6+Python 3.9环境下复现成功的。

2.1 安装虚拟环境

  首先安装anaconda，可采用清华清华大学开源软件镜像站下载安装文件 ，下载链接为：https://repo.anaconda.com/archive/。其中Linux 64位对应链接地址为