Windows本地部署ChatGLM-6B模型并用CPU运行

下载模型代码

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
相关代码会下载到ChatGLM2-6B文件夹中

创建虚拟环境

cmd 打开 ChatGLM2-6B文件夹

python -m venv venv  # 创建了一个叫做 venv 的虚拟环境，会出现一个 venv 的文件夹
venv\Scripts\activate.bat # 来激活虚拟环境，如果报错，就先cd到Scripts文件夹，执行activate.bat
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple # 安装所需要的包

下载模型

https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4
从这个网站上下载模型相关的文件
在ChatGLM2-6B文件夹下创建THUDM/chatglm-6b-int4文件夹，将下载的文件放到这个文件夹中

运行

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 绝对路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\ChatGLM\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("D:\ChatGLM\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b-int4", trust_remote_code=True).float()
model = model.eval()
input = "我该怎么训练你"
response, history = model.chat(tokenizer, input, history=[])
print(response)

运行结果

在这里插入图片描述

问题

1、报错 No module named ‘transformers_modules.THUDM/chatglm-6b’

win系统下子文件夹的路径应该写成\（“THUDM\chatglm-6b”）, 原代码写的是linux文件系统用的/ (“THUDM/chatglm-6b”)。

2、quantization_kernels_parallel.so 加载失败

这是因为ctypes在Windows环境下的bug还没修复，python3.10目前还有问题。需要对quantization.py 中的 ctypes.cdll.LoadLibrary相关代码进行处理：

将
kernels = ctypes.cdll.LoadLibrary(kernel_file)
修改为
kernels = ctypes.CDLL(kernel_file, winmode = 0)

也有人会手动编译，步骤如下，也可以尝试
(1)手动编译，在模型path下

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

（2）然后在原先模型加载后手动加载一下手动编译的kernel

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).float()
model = model.quantize(bits=4, kernel_file="Your Kernel Path")

参考文献
https://blog.csdn.net/u013817537/article/details/131500501
https://blog.csdn.net/chaishen10000/article/details/131274928
https://zhuanlan.zhihu.com/p/640677084