手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

<center>**---------------2023年5月19日更新--------------------**</center>
2023年5月19日，清华大学发布基于ChatGLM-6B的多模态模型：**VisualGLM-6B**。是基于ChatGLM-6B和BLP2-Qformer结合而得到的一个多模态大模型，欢迎大家阅读~

VisualGLM-6B的介绍参考：https://datalearner.com/blog/1051684420094069
VisualGLM-6B模型信息卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/VisualGLM-6B
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ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个类似ChatGPT的开源对话机器人，由于该模型是经过约1T标识符的中英文训练，且大部分都是中文，因此十分适合国内使用。

ChatGLM-6B在DataLearner官方的模型卡信息：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/ChatGLM-6B

根据GitHub开源项目公开的信息，ChatGLM-6B完整版本需要13GB显存做推理，但是INT4量化版本只需要6GB显存即可运行，因此对于个人本地部署来说十分友好。遗憾的是，官方的文档中缺少了一些内容导致大家本地部署会有很多问题，本文将详细记录如何在Windows环境下基于GPU和CPU两种方式部署使用ChatGLM-6B，并说明如何规避其中的问题。

[TOC]

#### 安装前说明
尽管ChatGLM-6B的GitHub上提供了安装部署的教程，但是由于其提供的代码、预训练模型、配置文件并不是统一在一个地方，因此对于一些新手来说很容易出现各种错误。

此外，由于大多数人可能只有较少内存的GPU，甚至是只有CPU，那么只能部署量化版本的模型，这里也会有不一样的。

最后，部署ChatGLM-6B目前涉及到从GitHub、HuggingFace以及清华云的地址，下面我们将详细说明如何操作。

#### 部署前安装环境
在部署ChatGLM-6B之前，我们需要安装好运行的环境。下面2个步骤是不管你部署CPU还是GPU版本都需要做的。

##### 1、下载官方代码，安装Python依赖的库

首先，我们需要从GitHub上下载ChatGLM的requirements.txt来帮助我们安装依赖的库。大家只需要在GitHub上下载requirements.txt即可。下载地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

文件如下图所示：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/fa4158c1-0939-4dfb-8ab7-14850bfb2c32.png)</center>
<center></center>

这个文件记录了ChatGLM-6B依赖的Python库及版本，大家点击右上角Code里面有Download ZIP，下载到本地解压之后就能获取这个文件。然后执行如下命令即可：

```python
pip install -r requirements.txt
```

注意，这是从cmd进入到requirements.txt文件所在的目录执行的结果，这部分属于Python基础，就不赘述了。

需要注意的是，ChatGLM依赖HuggingFace的transformers库，尽管官方说：

> 使用 pip 安装依赖：pip install -r requirements.txt，其中 transformers 库版本推荐为 4.27.1，但理论上不低于 4.23.1 即可。

但是实际上，必须是4.27.1及以上的版本才可以，更低版本的transformers会出现如下错误：
```
AttributeError: 'Logger' object has no attribute "'warning_once'"
```
所以，一定要查看自己的transformers版本是否正确。

另外，ChatGLM-6B依赖torch，如果你有GPU，且高于6G内存，那么建议部署GPU版本，但是需要下载支持cuda的torch，而不是默认的CPU版本的torch。

##### 2、下载INT4量化后的预训练结果文件
在上述的依赖环境安装完毕之后，大家接下来就要下载预训练结果。

INT4量化的预训练文件下载地址：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main

需要注意的是，在GitHub上，官方提供了模型在清华云上的下载地址，但是那个只包含预训练结果文件，即bin文件，但实际上ChatGLM-6B的运行需要模型的配置文件，即config.json等，如下图所示：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/3eba64bf-ebee-4f38-a363-051839b357dc.png)</center>
<center></center>

因此建议大家全部从HuggingFace上下载所有文件到本地。上述文件全部下载之后保存到本地的一个目录下即可，我们保存在：`D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4`

#### Windows+GPU部署方案

##### 1、Windows+GPU方案的必备条件
部署GPU版本的ChatGLM-6B需要安装cuda版本的torch，大家需要检测自己的torch是否正确，可以通过如下命令检查（下面是python代码）：

```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```

如果以上代码输出的是True，那么恭喜你，你安装的是cuda版本的torch（注意，有显卡也需要大家下载cuda和cudann安装成功才可以，这部分大家可以去网上找教程）。如下图所示：
<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/949ae3a0-5530-4e5f-a82c-aefe9410f40e.png)</center>
<center></center>

注意，目前ChatGLM-6B有3个版本可以使用，没有量化的版本做推理需要13G的GPU显存，INT8量化需要8GB的显存，而INT4量化的版本需要6GB的显存。

> 模型量化会带来一定的性能损失，经过测试，ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能够进行自然流畅的生成。

本机只有6GB的显存，只能使用INT4版本了。

##### 2、运行部署GPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型
GPU版本的模型部署很简单，上述两个步骤完成之后即可运行。代码如下：

```
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="")
model = AutoModel.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="").half().cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
```

注意，这里有几个地方需要和大家说明一下。

首先，这里的地址都是`D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4`写法，即`\\`，不能写成`D:/data/llm/chatglm-6b-int4`。否则可能会出现如下错误：

```
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\OneDrive\\Programs\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
>>> model = AutoModel.from_pretrained("D:/OneDrive/Programs/llm/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a configuration with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 441, in from_pretrained
    config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained(
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 911, in from_pretrained
    config_class = get_class_from_dynamic_module(
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\dynamic_module_utils.py", line 388, in get_class_from_dynamic_module
    final_module = get_cached_module_file(
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\dynamic_module_utils.py", line 273, in get_cached_module_file
    create_dynamic_module(full_submodule)
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\dynamic_module_utils.py", line 59, in create_dynamic_module
    os.makedirs(dynamic_module_path, exist_ok=True)
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\os.py", line 215, in makedirs
    makedirs(head, exist_ok=exist_ok)
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\os.py", line 215, in makedirs
    makedirs(head, exist_ok=exist_ok)
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\os.py", line 215, in makedirs
    makedirs(head, exist_ok=exist_ok)
  [Previous line repeated 1 more time]
  File "C:\Users\DataLearner\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\os.py", line 225, in makedirs
    mkdir(name, mode)
OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'C:\\Users\\DataLearner\\.cache\\huggingface\\modules\\transformers_modules\\D:'

```

这是因为Windows版本路径分隔符的问题导致的。需要注意！\n\n此外，我们的代码中加了`revision=""`参数，主要是规避如下告警：

```
Explicitly passing a revision is encouraged when loading a configuration with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
```

它不影响运行，但是会影响观感~~~

通过以上步骤我们可以得到如下结果：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/a6e16e8b-365c-40df-84ab-6270b8383e1e.png)</center>
<center></center>

十分完美，我测试的结果，GPU版本大约只需要1-2秒即可获得结果（不严谨，没有测试复杂的输入！）

#### Windows+CPU部署方案

##### 1、Windows+CPU方案的必备条件

CPU版本的ChatGLM-6B部署比GPU版本稍微麻烦一点，主要涉及到一个kernel的编译问题。

在安装之前，除了上面需要安装好requirements.txt中所有的Python依赖外，torch需要安装好正常的CPU版本即可。

但是，除了这些CPU版本的安装还需要大家在本地的Windows下安装好C/C++的编译环境。推荐安装TDM-GCC，下载地址：https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/\n\n大家直接点击上述页面中TDM-GCC 10.3.0 release下载安装即可，注意，安装的时候直接选择全部安装就好。安装完在cmd中运行"gcc -v"测试是否成功即可。

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/39295887-7796-492a-b387-d16bc98f207b.png)</center>
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安装这个主要是为了编译之前下载的文件中的`quantization_kernels.c`和`quantization_kernels_parallel.c`这两个文件。如果大家在运行中遇到了如下错误提示：

```
No compiled kernel found.
Compiling kernels : C:\Users\DuFei\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization_kernels_parallel.c
Compiling gcc -O3 -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 C:\Users\DuFei\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization_kernels_parallel.c -shared -o C:\Users\DuFei\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so
Kernels compiled : C:\Users\DuFei\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so
Cannot load cpu kernel, don't use quantized model on cpu.
Using quantization cache
Applying quantization to glm layers
```

那么就是这两个文件编译出问题了。那么就需要我们手动去编译这两个文件：

即在上面下载的`D:\\\\data\\\\llm\\\\chatglm-6b-int4`本地目录下进入cmd，运行如下两个编译命令：
```
gcc -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 quantization_kernels.c -shared -o quantization_kernels.so

gcc -fPIC -pthread -fopenmp -std=c99 quantization_kernels_parallel.c -shared -o quantization_kernels_parallel.so
```

如下图所示即为运行成功

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/98bc90ec-31cc-46eb-9cbd-0f349f34e3ea.png)</center>
<center></center>

然后，大家就可以在`D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4`目录下看到下面两个新的文件：`quantization_kernels_parallel.so`和`quantization_kernels.so`。说明编译成功，后面我们手动载入即可。

##### 2、运行部署CPU版本的INT4量化的ChatGLM-6B模型

CPU版本量化模型的代码与GPU版本稍微有点差异，代码如下：

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="")
model = AutoModel.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True, revision="").float()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
```

注意，其实就是第三行代码最后的`float()`有差异：

```
model = AutoModel.from_pretrained("D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="").float()
```
GPU版本后面是`.half().cuda()`，而这里是`float()`。

如果你运行上面的代码出现如下错误：

```
The dtype of attention mask (torch.int64) is not bool
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\modeling_chatglm.py", line 1255, in chat
    outputs = self.generate(**inputs, **gen_kwargs)
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\generation\utils.py", line 1452, in generate
    return self.sample(
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\transformers\generation\utils.py", line 2468, in sample
    outputs = self(
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\modeling_chatglm.py", line 1160, in forward
    transformer_outputs = self.transformer(
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\modeling_chatglm.py", line 973, in forward
    layer_ret = layer(
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\modeling_chatglm.py", line 614, in forward
    attention_outputs = self.attention(
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\modeling_chatglm.py", line 439, in forward
    mixed_raw_layer = self.query_key_value(hidden_states)
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization.py", line 338, in forward
    output = W8A16LinearCPU.apply(input, self.weight, self.weight_scale, self.weight_bit_width, self.quantization_cache)
  File "C:\Users\DuFei\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\autograd\function.py", line 506, in apply
    return super().apply(*args, **kwargs)  # type: ignore[misc]
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization.py", line 76, in forward
    weight = extract_weight_to_float(quant_w, scale_w, weight_bit_width, quantization_cache=quantization_cache)
  File "C:\Users\DuFei/.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm-6b-int4\quantization.py", line 260, in extract_weight_to_float
    func = cpu_kernels.int4WeightExtractionFloat
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'int4WeightExtractionFloat'
```

那么就是前面说的编译文件出了问题，那么就必须做上面说的编译操作，得到那2个so文件，然后手动加载。新代码如下：

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\\\data\\\\llm\\\\chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True, revision="")\nmodel = AutoModel.from_pretrained("D:\\\\data\\\\llm\\\\chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True, revision="").float()\nmodel = model.quantize(bits=4, kernel_file="D:\\\\data\\\\llm\\\\chatglm-6b-int4\\\\quantization_kernels.so")\nmodel = model.eval()\nresponse, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])\nprint(response)
```

比原来的代码多了`model = model.quantize(bits=4, kernel_file="D:\\data\\llm\\chatglm-6b-int4\\quantization_kernels.so")`一行手动加载的内容。

接下来你就可以看到如下界面：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/00935e63-dd11-43a1-801d-04dbfd3699c9.png)</center>
<center></center>

也就是CPU版本的ChatGLM-6B运行成功了！撒花~~

经过测试，我这里CPU版本的模型推理运行一次约1-2分钟，实在是太慢了，基本不适合使用。大家有机会还是搞GPU版本吧！

#### 总结

经过上面的部署，基本上大家都可以成功。但是也可以发现CPU版本的模型不管是部署还是运行都很差，所以如果你还想跟上本轮的AI浪潮，还是建议搞个GPU吧。

ChatGLM是非常优秀的国产开源人工智能对话模型，影响也很大。后续还会有13B版本的模型出现，但是大概率本地部署是不太可能了~\n\n希望随着时间基本能有新的技术降低部署成本吧，我们保持关注！~~~~

手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

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