Ubuntu 部署ChatGLM3-6B模型_ubuntu 23 chatglm3本地部署

部署环境

云服务器配置：32C256G GPU：v100
操作系统 ：Ubuntu22.04
CUDA版本：12.2

安装驱动

sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装anaconda

anaconda官网下载安装包

anaconda下载链接Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
选择正确的版本进行下载，本次选择Linux版本下载，得到Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh文件

#因为我这里创建好了/root/anaconda3的目录，所以加了-u参数
sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh -u
yes
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按照流程安装后，要重新进入命令行，才生效

配置conda参数

# 配置conda环境
conda config --show channels
conda config --remove channels defaults
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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

#配置conda 环境
conda create -n chatglm3-6b python=3.10
conda activate chatglm3-6b
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安装pytorch

pytorch版本选择链接

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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下载模型代码及模型权重

# 下载ChatGLM3代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git

# 下载git lfs 
git lfs install 
# 如果上述git 命令不支持请安装git-lfs
apt install git-lfs
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# 下载模型文件，这一步比较久
# 由于国内无法访问hugging face 所以这里用model scope
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b-128k.git
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运行模型

修改basic_demo 中的cli_demo.py，指定特定的大模型文件

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pip install -r requirement.txt
···