最近一直在体验ChatGLM2-6B，文章也写了一半。结果ChatGLM3突然发布了，于是又体验了ChatGLM3-6B。本文只是记录部署的过程，以及测试使用功能。并未高深的内容！技术大佬可忽略！
简介
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：
- 更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。
- 更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。
开源地址
https://github.com/THUDM/ChatGLM3准备工作
GPU服务器，显存最少13G以上
FRP内网穿透（由于服务器并未开放其他端口，临时才有这种方式实现外网测试访问，如果官方提供外网端口可忽略）
机器配置
型号：NVIDIA 4090
CPU：16 核
内存：100 G
显存：24 G
磁盘：100G - 800G
系统环境：ubuntu 22.04, nvidia_driver 530.30.02，miniconda py311_23.5.2-0，jupyterlab 4.0.4，stable-diffusion-webui 1.5.2
(base) root@gpu-4eaf390938734d30b61-1886:~/public# nvidia-smi
Tue Oct 31 10:40:56 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 530.30.02 Driver Version: 530.30.02 CUDA Version: 12.1 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4090 On | 00000000:00:06.0 Off | Off |
| 0% 31C P8 22W / 450W| 1MiB / 24564MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| No running processes found |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
环境部署
由于服务器自带部分依赖内容，本文不用安装！系统自带！
#首先需要下载本仓库（国内可能会出现无法访问，多试几次）
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3
#使用 pip 安装依赖
pip install -r requirements.txt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。
模型下载
HuggingFace
境外服务器可直接从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS，然后运行！
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
ModelScope
针对国内服务器只能采取这种方式才有这种方式下载模型，速度会快很多！！！
新建 download.py，粘贴以下内容
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0")执行命令：python download.py 开始下载模型
模型文件目录
模型默认会下载到：/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b
可以将模型文件迁移到其他目录！本文下面演示全部使用上面的地址。
启动服务
基础Demo
修改模型文件目录
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html
from utils import load_model_on_gpus
#修改这里模型文件目录
model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()
修改文件最后一行，share=True
demo.queue().launch(share=True, server_port=8501, inbrowser=True)
启动服务：
策略参数
Top P：限制最高置信度分数，即在回答问题时，助手最多可以给出多少置信度较高的答案
Maximum length：文本的最大长度，即助手能够回答的最大字符数
Temperature：参数是控制助手回答的随机性，即在回答问题时，助手的回答可能会更加随机的
部分模型支持惩罚机制
Frequency penalty 和 Presence penalty 是两种惩罚机制，用于限制人工智能模型在对话中的回复频率和连续时间。
Frequency penalty 是指在对话中，如果人工智能模型连续回复了多个问题，那么后续问题回答的频率会降低。具体来说，如果模型在一段时间内连续回答了 n 个问题，那么第 n+1 个问题回答的频率会变为之前的1/2，第 n+2 个问题回答的频率会变为之前的1/4，以此类推。这种惩罚机制旨在避免模型过度依赖之前的回答，影响后续问题的回答质量。
Presence penalty 是指在对话中，如果人工智能模型在一段时间内没有回答问题，那么后续问题回答的频率也会降低。具体来说，如果模型在一段时间内没有回答问题，那么第n个问题回答的频率会变为0，直到模型再次回答问题。这种惩罚机制旨在鼓励模型在对话中保持一定的活跃度，避免模型过长时间地保持沉默，影响后续问题的回答质量。
OpenAI Demo
修改 openai_api_demo/openai_api.py
修改模型文件地址
if __name__ == "__main__":
model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda()
部署ChatGPT Next
docker pull yidadaa/chatgpt-next-web
docker run -d -p 3000:3000 yidadaa/chatgpt-next-webChatGPT Next 设置 – 选择自定义接口 – 接口地址 填写
综合Demo
conda create -n chatglm3-demo python=3.10
conda activate chatglm3-demo
#安装依赖
pip install -r requirements.txt
#使用 Code Interpreter 还需要安装 Jupyter 内核
ipython kernel install --name chatglm3-demo --user
#环境变量，指定模型文件地址
export MODEL_PATH=/path/to/model
#启动服务
streamlit run main.py
访问Demo
Chat: 对话模式，在此模式下可以与模型进行对话。
Tool: 工具模式，模型除了对话外，还可以通过工具进行其他操作。
Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。
对话模式
Chat （对话模式）不多介绍
工具模式
在composite_demo目录中文件：tool_registry.py 中定义自己的工具方法。
官方提供了2个方法：get_weather （获取城市气候），random_number_generator（生成随机数）
如何自定义工具，同样在 tool_registry.py 填写自己的代码，通过文章ID 获取文章的标题！
@register_tool
def get_ruyonet(
pid: Annotated[int, '输入文章ID', True],
) -> str:
"""
通过文章ID获取文章内容
"""
ret = ""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
try:
response = requests.get(f"https://51.RUYO.net/{pid}.html")
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
ret = soup.find('h1').text
except:
import traceback
ret = "Error encountered while fetching ruyonet data!\n" + traceback.format_exc()
return str(ret)
重启服务后，测试一下！
代码解释器模式
个人测试感觉，只有像官方那样画爱心貌似还行。画个其他的貌似都不行。
运行监测
服务器显存正常运行在13G – 15G之间波动。
GPU利用率波动不大。