LLMs之ChatGLM2：ChatGLM2-6B的简介、安装、使用方法之详细攻略

导读：06月25日，清华大学开源了 ChatGLM2-6B 模型，是 ChatGLM 模型的升级版本。ChatGLM2-6B 在多个方面有显著提升：模型性能更强，在各种测试集上的表现更好；支持更长的上下文，最大上下文长度提升到 32k；推理速度提高42%，能支持更长的生成；开源许可更加开放，允许商业使用。ChatGLM2-6B在多个维度的能力上取得了巨大提升，包括数理逻辑、知识推理和长文档理解。

模型性能提升主要来自升级的基座模型、混合了 GLM 目标函数、使用 FlashAttention 和Multi-Query Attention 技术。它整合了最新技术，在推理速度、生成长度、知识涵盖等方面取得突破，使人机对话能力更强大。

>>更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符

>> 更长的上下文=FlashAttention技术+上下文长度扩展到32K+8K训练+多轮对话

>> 更高效的推理=Multi-Query Attention技术+INT4量化

>>更开放的协议

目录

ChatGLM2-6B的简介

ChatGLM2-6B的安装

1、环境安装

(1)、首先需要下载本仓库

(2)、然后使用 pip 安装依赖

ChatGLM2-6B的使用方法

1、基础用法

(1)、代码调用

(2)、从本地加载模型

2、部署应用

T1、网页版 Demo

T2、命令行 Demo

T3、API 部署

3、低成本部署

3,1、模型量化

3.2、CPU 部署

3.3、Mac 部署

3.4、多卡部署

ChatGLM2-6B的简介

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，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

>>更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

>> 更长的上下文=FlashAttention技术+上下文长度扩展到32K+8K训练+多轮对话：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。

>> 更高效的推理=Multi-Query Attention技术+INT4量化：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

>>更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。如果您发现我们的开源模型对您的业务有用，我们欢迎您对下一代模型 ChatGLM3 研发的捐赠。

GitHub地址：/THUDM/ChatGLM2-6B

huggingface地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

ChatGLM2-6B的安装

1、环境安装

(1)、首先需要下载本仓库

git clone /THUDM/ChatGLM2-6Bcd ChatGLM2-6B

(2)、然后使用 pip 安装依赖

pip install -r requirements.txt

其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 以上的版本，以获得最佳的推理性能。

ChatGLM2-6B的使用方法

1、基础用法

(1)、代码调用

可以通过如下代码调用 ChatGLM2-6B 模型来生成对话：

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')>>> model = model.eval()>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])>>> print(response)你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,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。

(2)、从本地加载模型

以上代码会由transformers自动下载模型实现和参数。完整的模型实现在Hugging Face Hub。如果你的网络环境较差，下载模型参数可能会花费较长时间甚至失败。此时可以先将模型下载到本地，然后从本地加载。

从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS，然后运行

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

如果你从 Hugging Face Hub 上下载 checkpoint 的速度较慢，可以只下载模型实现

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

然后从这里手动下载模型参数文件，并将下载的文件替换到本地的chatglm2-6b目录下。

将模型下载到本地之后，将以上代码中的THUDM/chatglm2-6b替换为你本地的chatglm2-6b文件夹的路径，即可从本地加载模型。

模型的实现仍然处在变动中。如果希望固定使用的模型实现以保证兼容性，可以在from_pretrained的调用中增加revision="v1.0"参数。v1.0是当前最新的版本号，完整的版本列表参见Change Log。

2、部署应用

T1、网页版 Demo

首先安装 Gradio：pip install gradio，然后运行仓库中的web_demo.py：

python web_demo.py

程序会运行一个 Web Server，并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。

默认使用了share=False启动，不会生成公网链接。如有需要公网访问的需求，可以修改为share=True启动。

感谢@AdamBear实现了基于 Streamlit 的网页版 Demoweb_demo2.py。使用时首先需要额外安装以下依赖：

pip install streamlit streamlit-chat

然后通过以下命令运行：

streamlit run web_demo2.py

经测试，如果输入的 prompt 较长的话，使用基于 Streamlit 的网页版 Demo 会更流畅。

T2、命令行 Demo

运行仓库中cli_demo.py：

python cli_demo.py

程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入clear可以清空对话历史，输入stop终止程序。

T3、API 部署

首先需要安装额外的依赖pip install fastapi uvicorn，然后运行仓库中的api.py：

python api.py

默认部署在本地的 8000 端口，通过 POST 方法进行调用

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"prompt": "你好", "history": []}'

得到的返回值为

{"response":"你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM2-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。","history":[["你好","你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM2-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。"]],"status":200,"time":"-03-23 21:38:40"}

感谢@hiyouga实现了 OpenAI 格式的流式 API 部署，可以作为任意基于 ChatGPT 的应用的后端，比如ChatGPT-Next-Web。可以通过运行仓库中的openai_api.py进行部署：

python openai_api.py

进行 API 调用的示例代码为

import openaiif __name__ == "__main__":openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"openai.api_key = "none"for chunk in openai.ChatCompletion.create(model="chatglm2-6b",messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],stream=True):if hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

3、低成本部署

3,1、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：

# 按需修改，目前只支持 4/8 bit 量化model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).quantize(8).cuda()

模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM2-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。

如果你的内存不足，可以直接加载量化后的模型：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda()

3.2、CPU 部署

如果你没有 GPU 硬件的话，也可以在 CPU 上进行推理，但是推理速度会更慢。使用方法如下（需要大概 32GB 内存）

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float()

如果你的内存不足的话，也可以使用量化后的模型

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).float()

在 cpu 上运行量化后的模型需要安装gcc与openmp。多数 Linux 发行版默认已安装。对于 Windows ，可在安装TDM-GCC时勾选openmp。 Windows 测试环境gcc版本为TDM-GCC 10.3.0， Linux 为gcc 11.3.0。在 MacOS 上

model = AutoModel.from_pretrained("your local path", trust_remote_code=True).to('mps')

请参考Q1。

3.3、Mac 部署

对于搭载了 Apple Silicon 或者 AMD GPU 的 Mac，可以使用 MPS 后端来在 GPU 上运行 ChatGLM2-6B。需要参考 Apple 的官方说明安装 PyTorch-Nightly（正确的版本号应该是2.x.x.devxxxx，而不是 2.x.x）。

目前在 MacOS 上只支持从本地加载模型。将代码中的模型加载改为从本地加载，并使用 mps 后端：

加载半精度的 ChatGLM2-6B 模型需要大概 13GB 内存。内存较小的机器（比如 16GB 内存的 MacBook Pro），在空余内存不足的情况下会使用硬盘上的虚拟内存，导致推理速度严重变慢。 此时可以使用量化后的模型 chatglm2-6b-int4。因为 GPU 上量化的 kernel 是使用 CUDA 编写的，因此无法在 MacOS 上使用，只能使用 CPU 进行推理。 为了充分使用 CPU 并行，还需要单独安装 OpenMP。

3.4、多卡部署

如果你有多张 GPU，但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型，那么可以将模型切分在多张GPU上。首先安装 accelerate:pip install accelerate，然后通过如下方法加载模型：

from utils import load_model_on_gpusmodel = load_model_on_gpus("THUDM/chatglm2-6b", num_gpus=2)

即可将模型部署到两张 GPU 上进行推理。你可以将num_gpus改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的，你也可以传入device_map参数来自己指定。