GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

自从chatGPT掀起的AI大模型热潮以来，国内大模型研究和开源活动，进展也如火如荼。模型越来越大，如何在小显存部署和使用大模型？

本实战专栏将评估一系列的开源模型，尤其关注国产大模型，重点在于可私有化、轻量化部署，比如推理所需的GPU资源控制在24G显存内。

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

一、ChatGLM2 模型介绍

二、资源需求

模型文件类型

推理的GPU资源要求

模型获取途径

三、部署安装

配置环境

安装过程

低成本部署方案

四、启动 ChatGLM2大模型

命令行对话界面

网页demo

五、功能测试

一、ChatGLM2 模型介绍

ChatGLM2模型是清华研究团队领衔开发的：

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：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，全面升级 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用 GLM 的混合目标函数，经过 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：基于 FlashAttention 技术，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，会在后续迭代升级中着重进行优化。
更高效的推理：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。

github链接：GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

二、资源需求

模型文件类型

chatglm2的6b中英对话模型，分为6b，上下文长度8K，分为FP16，INT8，INT4三个子类型。

6b-32k，上下文长度32K，分为FP16，INT8，INT4量化模型3个子类型。

一共6种类型，可根据自身情况选择。

推理的GPU资源要求

因此，使用 6GB 显存的显卡进行 INT4 量化的推理时，初代的 ChatGLM-6B 模型最多能够生成 1119 个字符就会提示显存耗尽，而 ChatGLM2-6B 能够生成至少 8192 个字符。

量化等级	编码 2048 长度的最小显存	生成 8192 长度的最小显存
FP16 / BF16	13.1 GB	12.8 GB
INT8	8.2 GB	8.1 GB
INT4	5.5 GB	5.1 GB

ChatGLM2-6B 利用了 PyTorch 2.0 引入的 torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 实现高效的 Attention 计算，如果 PyTorch 版本较低则会 fallback 到朴素的 Attention 实现，出现显存占用高于上表的情况。

模型获取途径

下载链接:

Github地址 git clone GitHub - THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

国外: Huggingface

ChatGLM2-6b-32k : https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k

ChatGLM2-6b : https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

国内：ModelScope

ChatGLM2-6B : chatglm2-6b

ChatGLM2-6B-32k : chatglm2-6b-32k

三、部署安装

配置环境

项目在本地普通设备，部署非量化版本。

显卡双显卡Nivdia Titan xp，每块12G，共24G显卡

ubuntu 20.04

python 3.10版本，推荐3.8以上版本

pytorch 2.01，推荐2.0及以上版本,如果 PyTorch 版本较低则会 fallback 到朴素的 Attention 实现，出现显存占用高情况。

CUDA 11.4，建议使用11.4及以上版本

安装过程

创建虚拟环境

conda create -n chatglm2 python==3.10.6 -y
conda activate chatglm2

安装ChatGLM2 依赖配套软件

git clone --recursive https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git; 
cd ChatGLM2-6B
pip install -r requirements.txt -i https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple

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

下载模型文件

推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face，见上面的下载链接。

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。

另外，模型权重比较大，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。

也可以从modelscope，或者清华链接（清华大学云盘）下载手动下载，国产模型的一个好处。并将下载的文件替换到本地的 chatglm2-6b 目录下。加载程序同时需要修改，为模型下载到本地的目录，如将以上代码中的 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。

低成本部署方案

量化模型加载

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：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).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。量化模型的参数文件也可以从这里手动下载。

多卡部署加载

如果有多张 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_gpus
model = 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。

CPU部署

如果没有 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。