tesla m40安装

Tesla M40 24G实际上是计算卡，不是显卡，所以必须有核显或亮机卡
注意安装M40等大于4G显存显卡前，一定要去BIOS里打开大于4G选项，不然无法正确识别显卡。
（微星760 bomer 在BIOS里setting里）

BIOS设置

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

Above 4G memory/Crypto Currency mining 功能开启 ；
需要在BIOS中将这一项开启，目的是获得对4G以上显存卡的支持。
Above 4G memory/Crypto Currency mining [允许]
BIOS UEFI 模式开启 ；
使用该显卡需要开启主板BIOS的UEFI模式
BIOS UEFI/CSM Mode [UEFI]

驱动下载并安装

安装前检查是否"设备管理器"中是否己经识别出tesla m40 ，如下图
在这里插入图片描述
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
选择最新的驱动程序下载并安装。

验证安装并切换WDDM模式

验证安装
“CMD命令提示符”工具中,输入nvidia-smi,查看现有显卡信息，如图所示
在这里插入图片描述
切换WDDM模式
使用“以管理员身份运行”的模式打开“CMD命令提示符”工具，输入 nvidia-smi -dm 0

chatglm安装

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上.

环境安装

1、下载本仓库：
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
cd ChatGLM2-6B
2、pip 安装依赖：
pip install -r requirements.txt

加载模型

1、安装Git LFS
https://docs.github.com/zh/repositories/working-with-files/managing-large-files/installing-git-large-file-storage
在这里插入图片描述

CUDA安装

查询显卡驱动程序版本
在这里插入图片描述
CUDA具体的版本,如下
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

Windows下安装CUDA，参考如下（一个是cuda安装，另一个是CuDNN安装）
https://blog.csdn.net/weixin_34409703/article/details/93226830

Torch安装

如果出现 torch的安装报错，可能与操作系统及 CUDA 的版本相关。直接上pytorch 的官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
注意，tesla m40驱动可以安装最新版本，而CUDA只选11.8（CUDA 12版本以上会报错）
在这里插入图片描述
复制并执行以下指令
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

源码修改

在这里插入图片描述
在E:\open_code\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-project\web_demo.py
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“THUDM/chatglm2-6b”, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(“THUDM/chatglm2-6b”, trust_remote_code=True).cuda()
修改为如下相对地址：
toenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“…\…\chatglm2-6b-model\chatglm2-6b”, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(“…\…\chatglm2-6b-model\chatglm2-6b”, trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()
或修改成绝对地址：
toenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“E:\open_code\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-model\chatglm2-6b”, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(“E:\open_code\ChatGLM2-6B\chatglm2-6b-model\chatglm2-6b”, trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()