阿里云部署 ChatGLM2-6B 与 langchain+chatGLM

1.ChatGLM2-6B 部署

• 更新系统

  apt-get update

• 安装git

  apt-get install git-lfs
  git init
  git lfs install

• 克隆 ChatGLM2-6B 源码

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git

• 克隆 chatglm2-6b 模型

#进入目录
cd ChatGLM2-6B
#创建目录
mkdir model
#进入目录
cd model
#克隆
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

• 安装 ChatGLM2-6B 依赖

cd ../
pip install -r requirements.txt

• 修改模型的路径

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

修改成

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

• 启动服务

python web_demo.py

启动成功后

2.langchain+chatGLM 部署

• 克隆 langchain-ChatGLM 源码

git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git

• 克隆模型

#进入目录
cd langchain-ChatGLM
#创建目录
mkdir text2vec-large-chinese
#进入目录
cd text2vec-large-chinese
#克隆
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese

• 安装 langchain-ChatGLM 依赖

cd ../
pip install -r requirements.txt

• 修改配置

  修改一

"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese"

修改成

"text2vec": "text2vec-large-chinese/text2vec-large-chinese"

修改二

"pretrained_model_name": "THUDM/chatglm2-6b"

修改成

"pretrained_model_name": "../ChatGLM2-6B/model/chatglm2-6b"

修改三

# LLM 名称
LLM_MODEL = "chatglm-6b"
# 量化加载8bit 模型
LOAD_IN_8BIT = False

修改成

# LLM 名称
LLM_MODEL = "chatglm2-6b"
# 量化加载8bit 模型
LOAD_IN_8BIT = True

• 安装依赖 (启动langchain+chatGLM时，报错提示要安装的依赖)

pip install accelerate
pip install bitsandbytes

• 启动服务

python webui.py

启动成功后