GLM-4 智能对话机器人本地部署指南

作者：半吊子全栈工匠 2024.08.15 00:08 浏览量： 376

简介： 本文将详细介绍GLM-4-9B模型的本地部署过程，包括环境配置、依赖安装、模型下载及运行步骤，适合对AI对话系统感兴趣的初学者及开发者。

GLM-4智能对话机器人的背景和重要性

GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代多语言多模态对话模型，凭借其在语义理解、数学推理、代码理解等多方面的卓越表现，受到了广泛关注。它的强大能力使得构建智能对话系统成为可能，为许多应用场景提供了技术支持。这一模型的发布标志着智能对话技术的又一次飞跃，为开发者提供了更广阔的创新空间。

智能对话系统

环境配置指南

硬件要求

CPU：建议使用多核处理器，如Intel E5-2680v4或更高配置。
内存：至少32GB RAM，以支持大模型的运行。
GPU：支持CUDA或ROCM的NVIDIA显卡，显存大于8GB，推荐Tesla M4 24G或更高。
硬盘：足够的存储空间以存放模型文件和运行日志。

硬件配置

软件环境

操作系统：支持Linux系统，如CentOS 7+。
Python：版本3.10及以上。
CUDA：建议安装CUDA 12.2或更高版本。
其他依赖：如Git、pip等。

确保这些软件环境的准备可以为后续的模型部署打下坚实基础。

软件环境准备

依赖安装步骤

首先，你需要安装Anaconda来管理Python环境和依赖库。安装完成后，创建一个新的虚拟环境，并在该环境中安装GLM-4-9B运行所需的依赖库。

步骤：

安装Anaconda（略过，假设已安装）。
创建虚拟环境：

conda create -n glm4 python=3.10

conda activate glm4

安装依赖库：打开GLM-4项目的 requirements.txt 文件，使用pip安装所有依赖。如果遇到下载失败的情况，可以尝试指定国内源（如清华源）或使用wheel文件进行手动安装。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这些步骤确保了所有必要的库和工具都已安装，为模型的顺利运行做好准备。

安装Anaconda

模型文件下载与安装

GLM-4-9B的模型文件可以从GitHub或Hugging Face等开源平台下载。以下是Hugging Face上的下载链接：https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat-1m/tree/main。

下载完成后，将模型文件解压到指定目录。

下载模型文件

git clone https://github.com/THUDM/GLM-4

模型文件下载(大约36G)

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
apt install git-lfs
git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/glm-4-9b-chat.git

这些步骤将帮助你获取所需的模型文件并将其准备好，以便在本地机器上使用。

模型下载

GLM-4-9B运行指南

修改配置文件

根据你的实际路径，修改项目中的配置文件（如 trans_cli_demo.py），将模型路径指向你解压的模型文件。

vim trans_cli_demo.py

MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/root/glm-4-9b-chat')

运行示例脚本

在命令行中执行示例脚本，如 python trans_cli_demo.py，开始与GLM-4-9B进行交互。

cd /root
apt install python3.10-venv
mkdir -pv .virtualenvs/glm-4-9b-chat
python -m venv .virtualenvs/glm-4-9b-chat
source /root/.virtualenvs/glm-4-9b-chat/bin/activate

cd /root/GLM-4/basic_demo
pip install -r requirements.txt

python trans_cli_demo.py

这些步骤将帮助你成功运行模型，并与其进行交互。

运行示例脚本