在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch
-->2.0.0
-->3.8(ubuntu20.04)
-->11.8
接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab
,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo
。
pip换源和安装依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install modelscope
pip install transformers
使用 modelscope
中的snapshot_download
函数下载模型,第一个参数为模型名称,参数cache_dir
为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp
路径下新建 download.py
文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件,如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py
执行下载,模型大小为 14 GB,下载模型大概需要 10~20 分钟
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
首先clone
代码,打开autodl平台自带的学术镜像加速。学术镜像加速详细使用请看:https://www.autodl.com/docs/network_turbo/
source /etc/network_turbo
然后切换路径, clone代码.
cd /root/autodl-tmp
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
切换commit版本,与教程commit版本保持一致,可以让大家更好的复现。
cd ChatGLM3
git checkout f823b4a3be9666b9b2a9daa43b29659e876a040d
最后取消镜像加速,因为该加速可能对正常网络造成一定影响,避免对后续下载其他模型造成困扰。
unset http_proxy && unset https_proxy
修改代码路径,将 /root/autodl-tmp/ChatGLM3/basic_demo/web_demo2.py
中 13 行的模型更换为本地的/root/autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b
。
修改requirements.txt
文件,将其中的torch
删掉,环境中已经有了torch
,不需要再安装。然后执行下面的命令:
cd /root/autodl-tmp/ChatGLM3
pip install -r requirements.txt
运行以下命令即可启动推理服务
cd /root/autodl-tmp/ChatGLM3
streamlit run ./basic_demo/web_demo2.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
将 autodl
的端口映射到本地的 http://localhost:6006 即可看到demo界面。
注意:要在浏览器打开http://localhost:6006
页面后,模型才会加载,如下图所示: