前段时间，清华公布了中英双语对话模型 ChatGLM-6B，具有60亿的参数，初具问答和对话功能。最！最！最重要的是它能够支持私有化部署，大部分实验室的服务器基本上都能跑起来。因为条件特殊，实验室网络不通，那么如何进行离线部署呢？经过一下午的折腾终于搞定了，总结了这么一个部署文档供大家讨论学习。除去下载模型以及依赖包的时间，部署十分钟搞定！！让我们冲~~
CUDA Version 11.0，内存32G或者显卡内存8G+8G机器内存及以上。
方法一、把Miniconda安装包、ChatGLM-6B模型、webui项目、项目依赖包都放到网盘里面了，可以直接通过网盘获取（获取方式放在最后）。
方法二、因为Miniconda自带python，所以要在官网下载python版本为3.10的Miniconda版本。下载地址为：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers，具体截图如下。（如果不想自己麻烦，我也已经把它放到云盘里面了）。
将Miniconda下载安装包放到你要放的目录，这里我放在：/home/work/chatglm/miniconda 中，然后执行sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 如下图所示，执行完之后按照提示进行回车（enter）就好了，注意：最后选择“yes”，这样每次启动，它都会自动给你切换到conda的base环境中。
2、创建项目运行虚拟机环境
miniconda支持创建多个虚拟环境，用来支撑不同版本（python）版本的代码，这里就为chatglm-6b创建一个单独的python虚拟机环境，名字叫：chatglm，后面会在该环境中安装跑chatglm-6b模型的所有依赖。下面是命令及截图：
conda create -n chatglm --clone base （注：因为是离线安装这里选择clone的方式创建，直接创建会报错）
conda env list
conda activate chatglm
chatglm-6b在centos上用到的所有依赖全都打包在packages里面了（在云盘中，获取方式放在最后），将其也放到/home/work/chatglm/packages下面，然后执行：
pip install --no-index --find-links=/home/work/chatglm/packages -r requirements.txt
方法一、通过网盘获取模型文件。
方法二、通过Hugging Face获取，连接地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main，下载所有的文件。建立chatglm_model文件夹，把下载的所有文件都塞到这里面。
不管通过以上哪种方法：将模型文件放到机器目录：/home/work/chatglm/chatglm_model下面。
方法一、通过网盘获取模型文件
方法二、通过github开源项目获取，连接地址：https://github.com/Akegarasu/ChatGLM-webui，下载所有文件。建立webui文件夹，将下载的所有文件都塞到这个文件夹里面。
还是不管按照以上哪种方法获取，将模型文件放到机器目录：/home/work/chatglm/webui里面。
按照上面的操作，最终的文件夹目录如下：
接着，进入到webui文件夹里面，执行如下命令：
python webui.py --model-path /home/work/chatglm/chatglm_model --listen --port 8898 --precision fp16
上面参数主要是：模型路径、监听端口、以及模型工作模式；除此之外还有其它的几个参数没有用到。所有参数解释具体如下：
--model-path 指定模型路径
--listen 如果不加该参数，只能通过127.0.0.0本地访问。注意：在centos服务器上部署，该参数一定要加，不然没有办法通过IP加端口访问模型服务。
--port 没有啥好说的，指定端口用的。
--share 通过gradio进行分享，它会帮你生成一个域名连接，但是需要访问互联网。离线centos服务器部署用不到。
--precision 精度参数有4个，分别是fp32（只用CPU，32G内存以上）, fp16,（12G以上显存） int4（8G以下显存使用）, int8（8G显存使用）
--cpu 只应用CPU，无显卡的时候使用
执行完以上命令之后，等待模型加载完成，通过IP+端口就可以访问服务啦！截图如下
下载方式 关注: AINLPer 回复：chatglm6B
[1] EMNLP2022 | 带有实体内存(Entity Memory)的统一编解码框架 (美国圣母大学)
[2] NeurIPS2022 | 训练缺少数据？你还有“零样本学习(zero-shot Learning)”（香槟分校）
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