chatglm2-6b本地化部署

为了在服务器上部署ChatGLM-6B，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，你需要在服务器上进行本地化部署。这意味着你需要将ChatGLM-6B代码和模型文件上传到服务器上。你可以使用git clone命令从GitHub上克隆ChatGLM-6B代码，或者直接下载代码并上传到服务器上。 引用提供了git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B命令，你可以使用它来从GitHub上克隆ChatGLM-6B代码。 2. 接下来，你需要下载ChatGLM-6B模型。你可以从提供的链接或者其他途径下载模型文件，并将其放置在服务器上。 3. 一旦你将代码和模型文件上传到服务器上，你就可以开始部署WebUI界面、命令行方式或API调用的方式之一。 如果你想使用WebUI界面进行部署，你可以执行web_demo.py脚本。引用提供了执行web_demo.py的命令 python web_demo.py。 如果你想使用命令行方式进行部署，你可以进入代码目录，并执行相关的命令。 如果你想使用API调用的方式进行部署，你可以根据API文档中提供的说明进行操作。 总之，你可以根据你的需求选择适合你的部署方式，并按照相应的指导进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [ChatGLM-webui 清华大语言模型的ui项目.rar](https://download.csdn.net/download/Gefangenes/88152775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [ChatGLM2-6B，部署及微调](https://blog.csdn.net/rexxa/article/details/131605344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

### 部署 ChatGLM3-6B 和 LangChain #### 修改 Web Demo 文件路径配置 为了使本地部署生效，在启动 Gradio 服务前需调整 `web_demo.py` 中的模型加载路径，确保指向已克隆至 `/root/autodl-tmp/chatglm3-6b` 的位置。具体更改如下： ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("/root/autodl-tmp/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).cuda() ``` 此操作使得程序可以从指定目录读取预训练好的 ChatGLM3-6B 模型参数[^3]。 #### 设置学术加速并下载代码库 在 AutoDL 平台上执行以下命令来启用网络优化功能，并获取项目源码： ```bash source /etc/network_turbo cd autodl-tmp git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git ``` 这一步骤有助于提高资源下载速度以及后续开发效率[^4]。 #### 安装依赖项与初始化环境 进入刚拉取下来的仓库根目录，按照官方文档指示安装必要的 Python 库和其他依赖组件。通常情况下会有一个名为 `requirements.txt` 或类似的文件列出所需包列表。可以使用 pip 工具完成批量安装工作： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 对于集成 LangChain 至现有应用中，则可能还需要额外引入一些特定于该框架的支持模块；建议查阅其官方网站或 GitHub 页面上的说明指南来进行适配性改造。 #### 启动应用程序 当一切准备就绪之后，可以通过运行脚本的方式开启交互界面供用户测试对话能力： ```bash python web_demo.py ``` 此时应该能够在浏览器端访问由 Gradio 提供的服务接口，进而体验基于 ChatGLM3-6B 构建的语言处理系统[^2]。