萝卜选坑

生成式AI已经火了好几个月了，各种模型层出不穷，一直想自己搓一个玩玩，但又碰到日常选择性困难，不知道往哪个坑里跳更合适。难点如下：

• 模型太多，一个都不认识，感觉各个都是无底洞，如何挑选一个？
• 听说玩AI要显卡，而我只有集显笔记本，搞这个要花多少钱？
• 搞的AI是否具有可持续性，还是一锤子买卖？

选择ChatGLM-6B的理由

• 国产，ChatGLM出自于清华系，当前最大的模型为130B，有以下优点：
  

• 130B的ChatGLM综合性能略高于ChatGPT3，而ChatGPT3以上版本都不开源。
  

• 有适合单机部署的6B开源版本。这种硬件要求下，一张16G显存的显卡就可以顺滑的跑起来。
  

• 已有一定的生态环境，未来前景不错。https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
  

选择硬件方案

ChatGLM支持GPU和CPU模式，但听说CPU下速度很慢，就没有什么可玩性。所以还是需要搞一个合适的GPU环境。

一张16G显存显卡起码在1万上下，个人无论是搭台式机还是采用扩展坞，这入门成本都不低。如果资源可以一直得到充分利用，这投资还算划算，如果只是随便试一下的一次性买卖，那这投入就是打了水漂。

现在腾讯云提供适合运算的GPU云服务器，价钱也挺便宜，非常适合入门玩票。

购买GPU云服务器

登录腾讯云，https://cloud.tencent.com/
首先需要有腾讯云账号，没有的话按要求注册。

充值

如题，此部署方案每小时不到2元RMB，但由于创建GPU服务器后会需要先冻结8块多，所以充10元足够用几小时了。

购买

• 进入购买页

• 选择“竞价实例”

• 选择离你近的地区
• 选择机型，如果你选择的地区没有此机型，就换一个地区。选择这个机型的原因是：支持windows，我不熟悉Linux。如果熟悉Linux的可以选择其他机型，成本更低。
  
• 选择操作系统，这里选择Windows。并选择Windows Server2002 64位中文版的镜像。如果是其他的操作系统，有些支持自动安装GPU驱动，或镜像中自带驱动及其他环境。Windows版本需要自己安装GPU和CUDA驱动。

• 设置存储，有两个方案
  单盘模式，一个C盘，75G。为什么是75G？1. 安装运行环境需要较大的空间，50G不够用(本人亲身体验过的尴尬，装一半说空间不足) 。 2. 因为腾讯支持80G免费快照存储，保存快照就不用每次要使用时在此重新安装环境，下文会详细说明。

多盘模式，一个C盘，50G。一个数据盘，25G。原因也是如上，这个方案的优点是数据可以独立于系统盘挂载。还有一个原因是本人一开始选的50G系统盘不够用了，哈哈。

- 价格，选择任何云盘类型，配置价格也没有超过2元，这里可以自由选择，一般玩票差异不大。

- 安全组，注意要打开3389，否则不能连接远程桌面。如果购机完成后，还是无法连接远程桌面，可以使用腾讯云提供的检查功能，然后在检查结果中开启端口。

- 最后，给服务器起个名字，并设置管理员密码，这也是远程登录的密码。

- 最终价格，就是前面的配置费用，和网络单价。初始化环境时需要下载几十G的软件和包等。

配置环境

登录服务器

• 可以通过本地电脑远程链接GPU云服务器。服务器IP显示在实例列表中。
• 也可通过服务器列表中的“操作”远程连接服务器。
• 如果无法连接服务器，使用“自动检查”功能基本都可以排除。

安装显卡驱动

此服务器使用的是NVIDIA Tesla T4，16G显存。Window服务器需要手动安装显卡驱动。
如何安装可以在客服对话框里提问。

进入Windows驱动安装，按照说明步骤按照。
我选择的是这个：

安装CUDA

需要ChatGLM支持GPU模式的话，就必须按照CUDA。
如何安装可以在客服对话框里提问，如上。
我下载的是这个版本。

安装Python

• Python安装，从官网下载（https://www.python.org/downloads/），我下载的是3.11

• 安装后如果pip命令提示不存在，使用以下命令安装，如果pip命令存在，就跳过此步。

py -m ensurepip --upgrade

• 修改pip安装包下载地址，因为默认是从国外下载，速度很慢。

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com 

部署ChatGLM-6B

下载项目程序包

• 从GitHub下载项目程序包，https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
• 下载后解压到本地目录，如D:\ChatGLM\ChatGLM-6B-main
• 下载模型包chatglm，https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main
  • huggingface里不能打包下载，只能一个个下载（因为没有找到打包下载的地方），下载到D:\ChatGLM\ChatGLM-6B-main\chatglm-6b。
  • 8个模型文件（1G以上的那8个）不用在huggingface里下载，从这里下载：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/

安装Pytorch

在项目文件的requirements.txt里是有Pytorch的，但是自动安装时安装的是CPU的版本，就无法使用GPU，这里我搞了很久，也可能是因为我对这方面还不熟悉，前面有些步骤不正确导致的。
我手动安装了CUDA版本的Pytorch，在Pytorch官网生成安装命令，https://pytorch.org/get-started/locally/

执行生成的命令就可以安装Pytorch了。

安装依赖包

在项目目录中执行：

pip install -r requirements.txt

检查Pytorch是否为GPU版本

在python中运行

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

返回True说明现在为GPU版本

运行网页版Demo

• 修改模型路径，编辑web_demo.py，修改路径为模型包保存的目录

#model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = AutoModel.from_pretrained("D:\ChatGPT\ChatGLM-6B-main\chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

• 执行如下命令，运行网页版本的demo，如下

python web_demo.py

保存镜像

这个GPU云服务器的方案是按时间计费的，服务器空闲时间也是计费的，即使关机也不会停止计费。如要停止计费，必须将服务器和云盘都销毁。一旦销毁后，下次还想再使用ChatGLM就只能重复以上繁琐的步骤，至少需要2个小时。
因此，我们可以利用腾讯提供的80G免费快照空间。
当不再需要运行ChatGLM时，可以将当前的服务器和云盘保存为镜像和快照，然后销毁相应资源。
当需要再次使用时，只须在购买设置配置时选择保存的镜像和快照，就可以立刻恢复上次保存的内容。
既省钱又方便，赞！