Windows PC上从零开始部署ChatGML-6B-int4量化模型

2024-05-07 16:52
文章标签 部署 windows 模型 从零开始 量化 6b pc int4 chatgml

本文主要是介绍Windows PC上从零开始部署ChatGML-6B-int4量化模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

引言

ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组（Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University）发布的一个开源的对话机器人。6B表示这是ChatGLM模型的60亿参数的小规模版本，约60亿参数。

ChatGML-6B-int4量化模型是针对ChatGML-6B做的优化版本，占用更少的资源，以便个人电脑进行部署测试和使用。

大模型的部署一般需要GPU资源，而个人电脑一般都是Windows操作系统，且没有独立的GPU。那么大模型如何部署在只有CPU的Windows机器上呢？需要额外安装一个叫TDM-GCC的软件。

下面详细阐述ChatGML-6B-int4量化模型在Windows PC上的操作过程：

环境准备

ChatGML-6B-int4量化模型部署需要提供python运行环境、安装好Git版本管理工具和TDM-GCC软件。

1. 安装Anaconda

Anaconda是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

下载安装

Anaconda官方下载地址：www.anaconda.com/download/ 下载之后，一路点击【next】，即可安装完成。

配置环境变量

在PC电脑的环境变量Path中增加Anaconda相关的环境变量。

makefile
复制代码
E:\Anaconda 
E:\Anaconda\Scripts 
E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
E:\Anaconda\Library\usr\bin 
E:\Anaconda\Library\bin

注意，其中E:\Anaconda改为Anaconda自己的安装根目录。

修改pip镜像源

修改pip安装软件的镜像源，可以加速依赖下载速度。

csharp
复制代码
# 阿里源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 安装Git

Git Windows版本下载地址：git-scm.com/download/wi… 下载之后可以一路点击【next】即完成安装，通过如下命令查看版本信息：

复制代码
git version

3. 安装TDM-GCC

TDM-GCC主要对模型一些C代码提供编译环境，下载地址：jmeubank.github.io/tdm-gcc/ 下载之后可以一路点击【next】即完成安装。

模型部署

1. 下载模型源码并安装依赖

（1）在你的工作目录打开命令提示窗口，默认下载到当前目录

bash
复制代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

（2）切换到chatGLM-6B目录

bash
复制代码
cd ChatGLM-6B

（3）创建conda的虚拟环境,指定Python的版本

ini
复制代码
conda create -n VENV310 python=3.10

（4）激活环境

复制代码
conda activate VENV310

（5）下载依赖包

复制代码
pip install -r requirements.txt

本节指定的版本非常重要，否则会在下载依赖包环节出现各种问题。 本节操作目的主要是为下面的量化模型提供运行脚本和运行环境。

2. 下载量化模型

ChatGML-6B-int4量化模型下载比较麻烦，需要到huggingface网站下载，需要用到科学上网。网上说国内魔搭社区下载的模型代码不完整。

在huggingface上下载又有两种方式：通过Git下载和浏览器下载。

（1）Git下载方式：

bash
复制代码
git lfs install 
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4

可以将该工程下载到chatGLM-6B目录下面。

（2）浏览器下载： 在浏览器打开huggingface.co/THUDM/chatg…，将目录下的文件全部下载到如下目录：

bash
复制代码
chatGLM-6B/chatglm-6b-int4  #如果没有该目录则新建

3. 运行量化模型

模型运行脚本文件为：ChatGLM-6B\cli_demo.py，修改该文件的模型加载代码，改为加载chatglm-6b-int4量化模型。修改内容如下：

ini
复制代码
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
# model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).float()

注意，量化模型目录chatglm-6b-int4一定要保证与当前文件在同一个父目录下。

运行出现的问题：

（1）在启动cli_demo的时候报错：No module named ‘readline’ 解决方案：下载pyreadline3，在当前激活的虚拟环境中执行如下命令：

复制代码
python -m pip install pyreadline

（2）在启动cli_demo的时候报错：AttributeError: module ‘collections’ has no attribute ‘Callable’ 解决方案：这是pyreadline依赖包的文件py3k_compat.py有问题，需要修改依赖包的代码，把return isinstance(x, collections.Callable)改为 return isinstance(x, collections.abc.Callable)即可正常使用。

处理完上述问题之后，ChatGLM-6B\cli_demo.py该脚本可以正常运行，控制台会输出脚本内置问题的答案，由于电脑配置的问题，结果输出非常缓慢，且我的CPU使用率一直是100%，爆了！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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