想不想把ChatGPT装在自己电脑上?国产开源大语言模型 ChatGLM 帮你实现!

人工智能
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。

哈喽,大家好。

今天给大家分享一个开源的大语言模型ChatGLM-6B。

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十几天的时间,就收获了近 1w 个 star。

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

大家都可以装在自己的电脑上运行下试试。独显最小显存6G,CPU电脑也可以跑,但很慢。

项目目前只开源了模型和推理代码,并没有开源模型的训练。

运行项目,只需两个

第一步,下载源码

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

执行pip install -r requirements.txt 安装依赖

第二步,运行项目

python web_demo.py

执行后,会自动下载模型文件,大概 4G 左右。

如果是GPU​运行,默认情况下, 模型运行显存至少 13G,如果显存不够,可以修改下 web_demo.py

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

将上述代码的THUDM/chatglm-6b​改为THUDM/chatglm-6b-int4​,即:改用 int4 量化后的模型,只要是显存大于6g就可以顺利运行。

如果报 CPU 内存不足,把其他软件关一关,尤其是浏览器。

运行成功后, 会自动跳转浏览器页面,这时候就可以像ChatGPT一样使用了。

下面是我本地运行的结果,大家可以看看与ChatGPT的差异

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自我认知

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写提纲

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写邮件

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写代码

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角色扮演

项目运行还是很简单的,大家可以跑跑试试。

如果大家觉得本文对你有用就点个 在看 鼓励一下吧,我会持续分享优秀的 Python+AI 项目。

责任编辑:武晓燕 来源: 渡码
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