本地部署chatGLM3-6b教程_chatglm3-6b本地部署

之前一直用的chatGLM2，将FastGPT本地化跑通后，现在试试将chatGLM2升级为chatGLM3。升级就比较顺利了，过程如下，该过程参考了哔哩哔哩网站的一个视频。连接如下：

23 本地化部署ChatGLM3-6B模型_哔哩哔哩_bilibili

21 OpenAI风格API调用_哔哩哔哩_bilibili

1、用conda建立虚拟环境

conda create --name chatglm3_multi python-3.11

切换到虚拟环境：

conda activate chatglm3_multi

可以使用conda env list查看已经创建的虚拟环境：

2、pytorch-GPU版本安装

Previous PyTorch Versions | PyTorch

安装命令（根据自己电脑的cuda版本进行选择）：

conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

测试是否安装成功：

在python解释器下运行：

import torch
 
print(torch.cuda.is_available())

如果是Ture则安装成功。

3、克隆项目文件

打开git bash

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3

更新pip工具

python -m pip install --upgrade pip

用conda那个终端切换到项目文件：

cd D:\NLP\chatglm3_6b\ChatGLM3

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4、下载模型

chatglm3-6b · 模型库 (modelscope.cn)

首先安装下载工具：

pip install modelscope

在终端中进入python命令行。输入：

from modelscope import snapshot_download 

model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0")

下载完毕：

模型会默认下载到（windows）：

C:\Users\Administrator.cache\modelscope\hub\ZhipuAI

复制到项目文件中去：

5、启动openai-api

运行api_server.py

会报错：

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file,

无法连接到hf中的词嵌入模型，需要在本地部署M3E模型。

到modelscore去下载模型，网址如下：

M3E Models · 模型库 (modelscope.cn)

参考网页介绍下载，到本地去找到模型，复制到项目文件：

修改词嵌入路径为本地：

再次运行：

成功启动

再运行测试接口：

正常访问

用NextChat试试：

完全没有问题。