ChatGPT小型平替之ChatGLM-6B本地化部署、接入本地知识库体验

本文期望经过本地化布置一个根据LLM模型的运用，能让大家对构建一个完好的运用有一个根本认知。包括根本的软硬环境依靠、底层的LLM模型、中心的基础结构及最上层的展现组件，最终能到达在本地零编码体会的目的。

一、ChatGLM-6B模型介绍

github.com/THUDM/ChatG… [Star 27.6k]

一个清华开源的、支持中英双语的对话言语模型，根据GLM架构，62亿参数。能够本地装置布置运转在消费级的显卡上做模型的推理和练习。

开源10天10000stars
当天在GitHub的趋势排行榜首
Huggingface下载超越100万
开源的练习数据量到达1万亿字符的模型

1、才能

自我认知
文案写作
提纲写作
信息抽取

2、缺陷

模型容量小导致答复存在成见内容，推理才能较弱

3、场景

笔直领域知识
根据私有数据的问答

二、布置体会

1、环境依靠：

硬件：

根据GPU，建议16GB起步，建议24GB+体会，否则多轮容易爆显存；
无GPU能够仅用CPU，大约需求25GB内存，CPU会慢一点，本次不运用。

软件：

CUDA 11.7+
Python3.10.8+
pip3
git

2、钞才能-算力商场：

激烈不建议本地布置，一整套硬件价值不菲，费时耗力，按需购买算力对于体会来说最合算，建议运用京东Ku+渠道即可，目前都有配额，可直接请求运用，本次演示流程根据autodl算力渠道搭建：

▪kuplus.jd.com [Ku+]

▪www.autodl.com [AutoDL]

3、下载demo：

# 下载项目源代码
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
# 切换到项目根目录
cd ChatGLM-6B
# 装置依靠
pip install -r requirements.txt
# 装置回老版别gradio，处理输出内容未烘托html标签问题
pip install gradio==3.28.3
# 假如pip下载有问题，修正其他源，比例douban或aliyun，没有pip.conf需新建
mkdir ~/.pip && touch ~/.pip/pip.conf && vim ~/.pip/pip.conf
[global]
index-url=http://pypi.douban.com/simple/
[install] 
trusted-host=pypi.douban.com

4、下载模型：

# 直接git下载模型，大约需求13G空间
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
# 或者部分地区或许无法下载，能够运用镜像独自下载，新建url.txt, 拷贝以下镜像地址保存
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/08ff8050-912c-47b8-ad5c-56bcd231df71/ice_text.model
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/88a7978c-8eda-498d-85e8-0671294a4c47/pytorch_model-00001-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/de998e41-7093-41b3-84f1-59e32361e703/pytorch_model-00002-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/077b5058-5ebd-4930-9470-8e873c01f47c/pytorch_model-00003-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/728f7324-ce96-44bc-a08f-5c7222727ca5/pytorch_model-00004-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/932b40ac-d195-4ba4-8d06-7946b8e6d0d8/pytorch_model-00005-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/d763678e-c438-416b-a4b9-5594c52cb3f6/pytorch_model-00006-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/59da96fd-8eb9-42d4-992e-03e1d0637a01/pytorch_model-00007-of-00008.bin
https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/849d7de4-9253-487a-bc37-9a43418e3c0c/pytorch_model-00008-of-00008.bin
# 此处文件夹名称运用THUDM/chatglm-6b
mkdir -p THUDM/chatglm-6b && cd THUDM/chatglm-6b && touch url.txt
# 保存批量下载地址
vim url.txt
# 履行wget批量下载到当前文件夹
wget -i url.txt

5、装置运转：

打开 web_demo.py
# 一、假如模型方位不是默许path，修正如下方位：
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 二、找到最后一行或者类似 queue().launch 方位，指定ip、端口方便外网映射用，一般算力商场会默许供给一个映射端口，指定即可：
demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True, server_name='0.0.0.0', server_port=6006)
# 启动
python web_demo.py
root@autodl-container-9494499a62-3e5ab6d1:~/ChatGLM-6B# python web_demo.py 
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a configuration with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:10<00:00,  1.36s/it]
Running on local URL:  http://0.0.0.0:6006
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

6、实际作用、资源占用:

主机装备	演示作用

7、推理参数含义:

Maximum length

通常用于约束输入序列的最大长度，因为ChatGLM-6B是2048长度推理的，一般这个坚持默许就行, 太大或许会导致性能下降

Top P

Top P 参数是指在生成文本等使命中，挑选或许性最高的前P个词的概率累加和。这个参数被称为Top P，也称为Nucleus Sampling。

例如，假如将Top P参数设置为0.7，那么模型会挑选或许性排名超越70%的词进行采样。这样能够保证生成的文本准确性较高，但或许会缺乏多样性。相反，假如将Top P参数设置为0.3，则会挑选或许性超越30%的词进行采样，这或许会导致生成文本的准确性下降，但能够更好地添加多样性。

Temperature

Temperature参数通常用于调整softmax函数的输出，用于添加或削减模型对不同类别的置信度。

具体来说，softmax函数将模型对每个类别的预测转换为概率散布。Temperature参数能够看作是一个缩放因子，它能够添加或削减softmax函数输出中每个类别的置信度。

例如，将Temperature设置为0.05和0.95的首要区别在于，T=0.05会使得模型愈加自信，愈加倾向于挑选概率最大的类别作为输出，而T=0.95会使得模型愈加不确定，愈加倾向于输出多个类别的概率值较大。

8、其他好玩的：

看图说话，VisualGLM-6B，一个支持图像了解的多模态对话言语模型，言语模型根据ChatGLM-6B。

三、结合LangChain完成本地知识库

1、LangChain：

github.com/hwchase17/l… [Star 45k]

⽤于开发由语⾔模型驱动的应⽤程序的基础结构，是一个链接面向用户程序和LLM之间的中心层，能够了解成是一个lib。

简介原理

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首要功用

1.调⽤语⾔模型；

2.将不同数据源接⼊到语⾔模型的交互中；

3.允许语⾔模型与运⾏环境交互。

模块介绍

1.Modules：⽀持的模型类型和集成；

2.Prompt：提示词管理、优化和序列化；

3.Memory：内存是指在链/署理调⽤之间继续存在的状态；

4.Indexes：当语⾔模型与特定于应⽤程序的数据相结合时，会变得愈加强⼤-此模块包括⽤于加载、查询和更新外部数据的接⼝和集成；

5.Chain：链是结构化的调⽤序列（对LLM或其他实⽤程序）；

6.Agents：署理是⼀个链，其中LLM在给定⾼级指令和⼀组⼯具的情况下，反复决定操作，执⾏操作并观察效果，直到⾼级指令履行完成；

7.Callbacks：回调允许您记载和流式传输任何链的中心过程，从⽽轻松观察、调试和评价应⽤程序的内部。

2、LangChain-ChatGLM

github.com/imClumsyPan… [Star 8k]

一种运用langchain完成的根据本地知识库的问答运用，方针期望建立一套对中文场景与开源模型支持友爱、可离线运转的知识库问答处理方案。

完成过程：包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本切割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一同添加到prompt中 -> 提交给LLM生成答复。

项⽬特色

1.依托ChatGLM等开源模型完成，可离线布置；

2.根据langchain完成，可快速完成接⼊多种数据源；

3.在分句、⽂档读取等⽅⾯，针对中⽂使⽤场景优化；

4.⽀持pdf、txt、md、docx等⽂件类型接⼊，具备命令⾏demo、webui和vue前端。

项⽬结构

1.models：llm的接⼝类与完成类，针对开源模型供给流式输出⽀持；

2.loader：⽂档加载器的完成类；

3.textsplitter：⽂本切分的完成类；

4.chains：⼯作链路完成，如chains/local_doc_qa完成了根据本地⽂档的问答完成；

5.content：⽤于存储上传的原始⽂件；

6.vector_store：⽤于存储向量库⽂件，即本地知识库本体；

7.configs：装备⽂件存储。

装置布置

与ChatGLM装置根本类似，git clone之后修正模型地址到本地chartglm-6b的path启动即可，假如运用AutoDL渠道，可用镜像一键拉起，镜像坚持最新master版别，可体会最新功用。

最新镜像地址，已包括离线llm model: chatglm-6b 和 embedding: text2vec-large-chinese： www.codewithgpu.com/i/Liudapeng…

# 新增一步，下载离线 embedding model 
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese
# 启用本地离线模型
vim ~/langchain-ChatGLM/configs/model_config.py
# 1、修正 embedding path
embedding_model_dict = {
    "text2vec": "/root/GanymedeNil/text2vec-large-chinese",
}
# 2、修正 llm path, 直接指向为榜首章节的 chatglm-6b path即可
"chatglm-6b": {
    "name": "chatglm-6b",
    "pretrained_model_name": "THUDM/chatglm-6b",
    "local_model_path": "/root/ChatGLM-6B/THUDM/chatglm-6b",
    "provides": "ChatGLM"
}
# 3、启用本地模型
NO_REMOTE_MODEL = True
# 运转Gradio web demo
cd ~/langchain-ChatGLM/
root@autodl-container-95b111aeb0-c6fdac9f:~/langchain-ChatGLM# python webui.py 
INFO  2023-06-08 14:10:58,531-1d: 
loading model config
llm device: cuda
embedding device: cuda
dir: /root/langchain-ChatGLM
flagging username: dc706ff885da43a8b0e8181bcc72ad1e
WARNING: OMP_NUM_THREADS set to 14, not 1. The computation speed will not be optimized if you use data parallel. It will fail if this PaddlePaddle binary is 
compiled with OpenBlas since OpenBlas does not support multi-threads.
PLEASE USE OMP_NUM_THREADS WISELY.
Loading chatglm-6b...
Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:13<00:00,  1.66s/it]
Loaded the model in 23.48 seconds.
INFO  2023-06-08 14:11:26,780-1d: Load pretrained SentenceTransformer: /root/GanymedeNil/text2vec-large-chinese
{'answer': '你好！我是人工智能帮手 ChatGLM-6B，很快乐见到你，欢迎问我任何问题。'}
INFO  2023-06-08 14:11:33,694-1d: 模型已成功加载，能够开端对话，或从右侧挑选模式后开端对话
Running on local URL:  http://0.0.0.0:6006
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

作用对比

LLM答复	LLM+知识库	知识库来历

四、视图结构

快速构建针对人工智能的python的webApp库，封装前端页面+后端接口+AI算法模型推理，方便AI算法工程师快速展现效果，常用的两个展现层结构：

1、Gradio：

优势在于易用性，代码结构相比Streamlit简略，只需简略定义输入和输出接口即可快速构建简略的交互页面，更轻松布置模型。合适场景相对简略，想要快速布置运用的开发者；

2、Streamlit：

优势在于可扩展性，相比Gradio杂乱。合适场景相对杂乱，想要构建丰厚多样交互页面的开发者。

作者：京东科技刘大朋

来历：京东云开发者社区

ChatGPT小型平替之ChatGLM-6B本地化部署、接入本地知识库体验 | 京东云技术团队

一、ChatGLM-6B模型介绍

1、才能

2、缺陷

3、场景

二、布置体会

1、环境依靠：

2、钞才能-算力商场：

3、下载demo：

4、下载模型：

5、装置运转：

6、实际作用、资源占用:

7、推理参数含义:

Maximum length

Top P

Temperature

8、其他好玩的：

三、结合LangChain完成本地知识库

1、LangChain：

简介原理

首要功用

模块介绍

2、LangChain-ChatGLM

项⽬特色

项⽬结构

装置布置

作用对比

四、视图结构

1、Gradio：

2、Streamlit：

作者信息

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一、ChatGLM-6B模型介绍

1、才能

2、缺陷

3、场景

二、布置体会

1、环境依靠：

2、钞才能-算力商场：

3、下载demo：

4、下载模型：

5、装置运转：

6、实际作用、资源占用:

7、推理参数含义:

Maximum length

Top P

Temperature

8、其他好玩的：

三、结合LangChain完成本地知识库

1、LangChain：

简介原理

首要功用

模块介绍

2、LangChain-ChatGLM

项⽬特色

项⽬结构

装置布置

作用对比

四、视图结构

1、Gradio：

2、Streamlit：

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