终于部署成功！GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路

“ 这两天根据官方文档搭建国产开源大模型 ChatGLM2-6b，不说七七四十九难，也碰到不少坑，坑坑不一样。”

01

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之前ChatGLM2-6B 初体验文章发出时，答应朋友搭建一个免申请的版本，方便朋友们试用咱们的国产大语言模型。

从官方指引开始，官方 Git 仓库：

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

看着很简单，统共3行命令。

我就信心满满的撸起袖子开干：买个虚拟空间开始。没想到，这才是碰个满头包的开始。

按传统的思路，买了一台云服务器，操作系统为国产 OpenCloudOS Server 8。远程登录上去，一顿前置软件安装：yum update， git， python，docker。

过程也没少遇到各种报错，好在本人经验丰富，一一摆平！

但是由于 python 的版本没注意，安装是按搜索教程里面的版本，略低，导致给后面的步骤埋下了坑。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

ChatGLM2-6B 仓库克隆到本地后，用 pip 安装依赖库出现第一个大坑：‍‍‍‍‍

“No matching distribution found for transformers>=4.20.1 (from chatgpt==0.1.0) #2752”。

最重要的依赖 transformer 居然安装不上，这怎么行！‍‍‍

stackoverflower 有个同样的问题，回答是：“You need Python >=3.7.”。

一检查发现之前安装的 Python 是 3.6.8。继续折腾，重新安装 3.8 版本。

再重试还是不行，卒。

再找，关于安装 transformer 的方案有个试用 Docker 安装的建议：

“https://github.com/hpcaitech/ColossalAI#Use-Docker”。‍

一顿折腾，此方案，卒。‍

找到官方网站，加入微信交流群，有朋友建议把依赖的版本降低，降到上面报错信息里面提示可以找到的最高版本。也就是 4.18.0，这次可以继续了。

但是安装另外一个重要依赖：torch 也出现了同样问题，降版本再试。安装完后，启动测试代码，依然不行。‍

此方案，卒。‍‍‍

还有说可以用谷歌的在线 Colab 运行模型，立刻动手。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

等了半天，等到安装过程中途报了一个错，同样无法解决。

此方案，卒！

02

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进展受挫，暂时休战。

正准备睡觉，刷了一下官方交流群里的内容，忽然受到这句启发：“我跟着B站一个教程做的云里雾里的”。

爬起来，到B站用“ChatGLM”一搜索，果然找到有最新的一个视频，讲解了如何用GPU云资源来搭建最新的ChatGLM2-6B的过程。

视频链接：

https://www.bilibili.com/video/BV1414y1m7mE

按视频讲解的过程，注册登录，购买GPU，登录到操作界面，命令行。

中间也经历不少坑，好在GPU的预安装环境是符合要求的，再没出现各种莫名其妙的错误。只是在网络上出现了卡壳的问题，加了镜像站的配置后，就解决了。

一开始按视频教程，手动下载7个大文件，再修改 web_demo.py 里面的加载模型文件的路径，出现错误提示，失败。

后来抱着死马当活马医的思路，已经都进展到这里了，直接运行官方的示例代码，试试。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModeltokenizer = 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)response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)print(response)


凌晨4点半，终于看到了下面这个成功的界面！

实验成功，再试试命令启动：python web_demo.py

吼吼！最终的成果：

“我使用的模型是清华大学KEG实验室和智谱A共同训练的 GLM 模型一种基于 Tansformer 的通用预训练语言模型。

Transhormer模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型,经常用于处理序列数据。

我可能用到最大的模型是 GLM2-6B,具有 1300 亿参数,支持中英双语。我具体使用的模型规模视应用场景可能会有所变化。”

早上，官方交流群里又传来好消息：“这有个安装教程，亲测，成功部署”

https://blog.csdn.net/stay_foolish12/article/details/131437090?spm=1001.2014.3001.5502

我去看了一下，这个是全程手动部署版本，不依赖上面视频提供的预安装环境。有兴趣的朋友可以趟一下坑。

03‍

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预告：ChatGLM2-6B，已经搭建成功，这两天合适的时候，网上发布出来，提供给朋友们使用和反馈。

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