ChatGLM-6B

简介

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。2022年8月，我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1，该模型有一些独特的优势：

双语：同时支持中文和英文。
高精度（英文）：在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度（中文）：在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理：首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性：所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台：支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。

在这里插入图片描述

官方实例

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
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。
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
>>> print(response)
晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。
2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。
3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。
4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。
5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。
6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。

本地部署

1.下载代码

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

2.通过conda创建虚拟环境

# 新建chatglm环境
conda create -n chatglm python=3.8
# 激活chatglm环境
conda activate chatglm
# 安装PyTorch环境（根据自己的cuda版本选择合适的torch版本）
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 安装gradio用于启动图形化web界面
pip install gradio
# 安装运行依赖
pip install -r requirement.txt

3.修改代码

在web_demo.py的最后一句demo.queue().launch(share=True)，加两个server_name=“0.0.0.0”, server_port=1234参数。

demo.queue().launch(share=True,server_name="0.0.0.0",server_port=9234)

4.模型量化

默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：

GPU

# FP16精度加载，需要13G显存
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

# int8精度加载，需要10G显存
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(8).cuda()

# int4精度加载，需要6G显存
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()

CPU

#32G内存
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).float()

#16G内存
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).bfloat16()

5.详细代码

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as grtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
# model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 按需修改，目前只支持 4/8 bit 量化
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().quantize(4).cuda()
model = model.eval()MAX_TURNS = 20
MAX_BOXES = MAX_TURNS * 2def predict(input, history=[]):response, history = model.chat(tokenizer, input, history)updates = []for query, response in history:updates.append(gr.update(visible=True, value=query))updates.append(gr.update(visible=True, value=response))if len(updates) < MAX_BOXES:updates = updates + [gr.Textbox.update(visible=False)] * (MAX_BOXES - len(updates))return [history] + updateswith gr.Blocks() as demo:state = gr.State([])text_boxes = []for i in range(MAX_BOXES):if i % 2 == 0:label = "提问："else:label = "回复："text_boxes.append(gr.Textbox(visible=False, label=label))with gr.Row():with gr.Column(scale=4):txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter").style(container=False)with gr.Column(scale=1):button = gr.Button("Generate")button.click(predict, [txt, state], [state] + text_boxes)
demo.queue().launch(share=True,server_name="0.0.0.0",server_port=9234)