👋 欢迎来到 ChatGLM 创意世界!你可以使用修订和续写的功能来生成创意内容!
- 📖 你可以使用“续写”按钮帮 ChatGLM 想一个开头,并让它继续生成更多的内容。
- 📝 你可以使用“修订”按钮修改最后一句 ChatGLM 的回复。
此安装方法适合:
- 非开发人员,不需要写代码
- 没有Python经验,不会搭建环境
- 网络环境不好,配置环境、下载模型速度慢
名称 | 大小 | 百度网盘 | 备注 |
---|---|---|---|
小显存离线包 | 5.3 GB | 点击下载 | chatglm2-6b-int4 离线包,显存需求 8GB |
大显存离线包 | 11.5 GB | 点击下载 | chatglm3-6b 离线包,显存需求 16GB |
长文本离线包 | 11.5 GB | 点击下载 | chatglm3-6b-128k 离线包,显存需求 16GB |
GLM4 离线包 | 16.98GB | 点击下载 | GLM-4-9B 离线包,INT4 加载,显存需求 10GB |
环境离线包 | 2.6 GB | 点击下载 | 不带权重的环境包,启动之后自动下载 chatglm2-6b-int4 权重。 |
除了这些一键环境包之外,你还可以在下面下载更多模型的权重。
下载好环境包之后,解压,然后运行 start_offline.bat
脚本,即可启动服务:
如果你想使用 API 的形式来调用,可以运行 start_offline_api.bat
启动 API 服务:
此安装方法适合已经安装了 Python,但是希望环境与系统已安装的 Python 环境隔离的用户。
此项配置方法适合代码开发人员,使用的是自己系统里安装的 Python。
环境配置参考官方链接:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
配置好之后,运行 app.py
开始使用,或者使用 IDE 开始开发。
如果你直接问 ChatGLM:“你几岁了?”
它只会回答:“作为一个人工智能语言模型,我没有年龄,我只是一个正在不断学习和进化的程序。”
而如果你给它起个头:“我今年”
它就会回答:“我今年21岁。”
如果你直接跟 ChatGLM 说:“你是谁?”
它会回答:“我是一个名为 ChatGLM-6B 的人工智能助手,是基于清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练的语言模型开发的。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。”
你再问它:“你几岁了?”
它只会说:“作为一个人工智能助手,我没有年龄,因为我只是一个程序,没有实际的肉体或生命。我只是一个在计算机上运行的程序,专门设计为回答用户的问题和提供相关的帮助。”
你可以改变它的角色,比如你通过“修订”功能,将它的回复改成:“我是杨开心。”
然后你再问它:“你几岁了?”
它就会回答:“我今年15岁。”
你可以按照某个输入,重复生成对话,从而拿到满意的结果。
这个方法并没有训练,没有修改官方发布的权重,而只是对推理的函数做了修改。
续写的原理是,将用户的输入直接设置为 history[-1][1]
,模拟模型自己的部分输出,然后继续走之后的推理函数 stream_chat_continue
code。
修订的原理是,将用户的输入直接设置为 history[-1][1]
,模拟模型自己的完整输出,但是不走推理函数。
关于本项目中的离线包制作方法,可以查看下面的详细步骤。
点击查看详细步骤
首先去 Python 官网下载:https://www.python.org/downloads/
注意要下载 Windows embeddable package (64-bit)
离线包,我选择的是 python-3.10.10-embed-amd64.zip。
解压到 ./system/python
目录下。
去官网下载:https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
保存到 ./system/python
目录下。
解压之后,记得删除 pth 文件,以解决安装依赖的问题。
比如我删除的文件路径是 ./system/python/python310._pth
运行 setup_offline.bat 脚本,安装依赖。
你可以使用 download_model.py 脚本下载模型,如果你的网络环境不好,这个过程可能会很长。下载的模型会存在 ~/.cache
一份,存在 ./models
一份。
当你之后使用 AutoModel.from_pretrained
加载模型时,可以从 ~/.cache
缓存目录加载模型,避免二次下载。
下载好的模型,你需要从 ./models
文件夹移出到项目目录下,这样就可以离线加载了。
下载完模型之后,你需要修改 app.py 里的 model_name
,改成你想加载的模型名称。
使用 start_offline.bat 启动服务:
可以看到,服务正常启动。
本仓库的代码依照 Apache-2.0 协议开源,ChatGLM-6B 模型的权重的使用则需要遵循 Model License。