ChatGLM-6B：安装与使用教程

ChatGLM-6B：安装与使用教程

chatglm-6b 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/chatglm-6b

ChatGLM-6B 是一款开源的双语对话语言模型，基于 GLM 架构，拥有 62 亿参数。它支持中英双语问答，并且可以在消费级显卡上进行本地部署。本文将为您介绍如何安装和使用 ChatGLM-6B 模型。

安装前准备

系统和硬件要求

• 操作系统: Linux, Windows, macOS
• CPU: 至少 2 核心以上
• GPU: NVIDIA GPU，显存至少 6GB（INT4 量化级别下）

必备软件和依赖项

• Python 3.7 或以上版本
• PyTorch 1.8 或以上版本
• Transformers 4.27.1
• IceTorch
• CPM Kernels

安装步骤

1. 安装 Python 和 PyTorch

   请根据您的操作系统，从 Python 官网和 PyTorch 官网下载并安装相应的软件。

2. 安装依赖项

   打开终端或命令提示符，输入以下命令安装依赖项：

   pip install protobuf==3.20.0 transformers==4.27.1 icetk cpm_kernels
   

3. 下载模型资源

   您可以从 ChatGLM-6B 模型网站 下载 ChatGLM-6B 模型的预训练权重。

基本使用方法

加载模型

首先，需要加载 ChatGLM-6B 模型和分词器：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/ChatGLM-6b")
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/ChatGLM-6b")

简单示例演示

以下是一个简单的示例，演示如何使用 ChatGLM-6B 模型进行对话生成：

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)

输出结果：

你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。

参数设置说明

ChatGLM-6B 模型支持多种参数设置，例如：

• temperature: 控制生成文本的多样性，值越小，文本越保守。
• top_p: 控制生成文本的随机性，值越小，文本越随机。
• top_k: 控制生成文本的长度，值越大，文本越长。

结论

本文介绍了 ChatGLM-6B 模型的安装与使用方法。您可以通过以上步骤，将 ChatGLM-6B 模型部署到您的本地环境，并进行各种有趣的对话生成任务。如果您在安装或使用过程中遇到问题，请参考 ChatGLM-6B 模型网站 上的文档和社区支持。

chatglm-6b 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/chatglm-6b