网上教程都是基于外网或者翻墙的，而且细节极其不清晰，尤其是最关键的模型下载。
另外提一句，我的显卡是：3080Ti 16GB版本，运行之后，显存占用13-14GB
1、安装Anaconda（这个就不啰嗦了，网上安装教程一堆）
1.1、先安装Anaconda（https://www.anaconda.com/download/）
1.2、点击“开始”-打开Anaconda Powershell Prompt
1.3、更新 Conda 至最新版本
conda update conda
测试是否安装成功
conda list
如果显示 Conda 及其内部包的列表,则说明安装成功。
1.4、创建虚拟环境
conda create -n Chatchat python==3.10
conda activate Chatchat
2、部署 Langchain-Chatchat
2.1、下载 Langchain-Chatchat
如果GitHub连不上也可以下载这个（v0.2.4版本）：https://wwoo.lanzouj.com/iLddg193achi
md D:\Chatchat
cd D:\Chatchat
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
cd Langchain-Chatchat
2.2、安装其他Python第三方库
# -i http://pypi.douban.com --trusted-host pypi.douban.com：使用豆瓣源进行加速
pip install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com --trusted-host pypi.douban.com
2.3、下载 GPU版 torch（如果使用CPU，就可以略过这一步）
下载地址：https://www.aliyundrive.com/s/v5oLJ3DyWS4
提取码: m0y4
- pip安装torch（exe文件是压缩文件，双击解压，因为阿里云盘不支持分享压缩文件，百度盘又限速）
# 文件解压到 D:\Chatchat\Langchain-Chatchat
# 之所以使用这个版本，是因为这个版本支持GPU加速（cp310即Python3.10版本）
pip install torch-2.0.1+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
如果上面提供的torch安装报错，大概率是当前硬件不匹配
我的安装环境：Python3.10 + intel(CPU) + N卡(GPU)
其他硬件可以自己去找一下：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2.4、模型下载（提供阿里云或百度云下载）
网上都是从内地封禁的地址下载（https://huggingface.co），其他指导书改都不改就直接抄过来，极其不厚道
如果不翻墙，下载模型是最耗时的，下面提供官网下载命令（如果能翻墙的话）
- THUDM/chatglm2-6b 模型：git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
- moka-ai/m3e-base 模型：git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
m3e-base下载地址（阿里云）：- https://www.aliyundrive.com/s/Ea8f7tvDptd 提取码: 59ev
- exe文件是压缩文件，双击解压
- Github(应该不是官方库)：https://github.com/wangyingdong/m3e-base
chatglm2-6b下载地址（百度云）：- https://pan.baidu.com/s/1rmKUVXuRWt1K67A2QHb24g?pwd=bu5d 提取码: bu5d
- exe文件是压缩文件，双击解压，坑爹的阿里云盘不支持分享这个文件，所以改成百度云分享了
- Github：https://github.com/thudm/chatglm2-6b
2.4.1、m3e-base 模型简介
2.4.2、chatglm2-6b 模型简介
2.5、修改配置文件
- 自行创建「models」文件夹
- 下载模型解压到「models」文件夹中
- 下面截图有案例
复制模型相关参数配置模板文件 configs/model_config.py.example 存储至项目路径下 ./configs 路径下，并重命名为 model_config.py。
复制服务相关参数配置模板文件 configs/server_config.py.example 存储至项目路径下 ./configs 路径下，并重命名为 server_config.py。
2.5.1、修改下载到本地的模型路径
- model_config.py 模型配置文件修改
- 其他参数可以根据配置文件中的注释修改，作者很良心，注释写的很详细，给作者点赞！
2.5.2、修改启动URL地址
- server_config.py 服务配置修改
3、知识库初始化与迁移
知识库迁移目前我没找到具体方法。
当前项目的知识库信息存储在数据库中，在正式运行项目之前请先初始化数据库（我们强烈建议您在执行操作前备份您的知识文件）。
- 如果您是从 0.1.x 版本升级过来的用户，针对已建立的知识库，请确认知识库的向量库类型、Embedding 模型与 configs/model_config.py 中默认设置一致，如无变化只需以下命令将现有知识库信息添加到数据库即可：
$ python init_database.py
- 如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，或者之前的向量库没有开启 normalize_L2，需要以下命令初始化或重建知识库：
$ python init_database.py --recreate-vs
4、启动webui.py
一键启动脚本 startup.py,一键启动所有 Fastchat 服务、API 服务、WebUI 服务，示例代码：
$ python startup.py -a
并可使用 Ctrl + C 直接关闭所有运行服务。如果一次结束不了，可以多按几次。
可选参数包括 -a (或–all-webui), --all-api, --llm-api, -c (或–controller), --openai-api, -m (或–model-worker), --api, --webui，其中：
- –all-webui 为一键启动 WebUI 所有依赖服务；
- –all-api 为一键启动 API 所有依赖服务；
- –llm-api 为一键启动 Fastchat 所有依赖的 LLM 服务；
- –openai-api 为仅启动 FastChat 的 controller 和 openai-api-server 服务；
- 其他为单独服务启动选项。
4.1、或者使用脚本一键启动
- Langchain.bat 文件内容
call conda activate Chatchat
call python.exe startup.py -a
- 双击
Langchain.bat，首次启动，会让你输入邮箱，直接回车跳过就行，不跳过，服务不能启动
- 正常启动后，会自动打开Web网页
