基于MacBook Pro M1芯片运行chatglm2-6b大模型

2024-01-23 00:12

本文主要是介绍基于MacBook Pro M1芯片运行chatglm2-6b大模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 1. 参考
    • 2. ChatGLM2-6B 介绍
    • 3. 本地运行
      • 3.1 硬件配置
      • 3.2 下载ChatGLM2-6B代码
      • 3.3 下载需要加载的模型
      • 3.4 运行大模型
        • 3.4.1 安装依赖
        • 3.4.2 编辑web_demo.py
        • 3.4.3 启动
    • 4. 测试

1. 参考

  • ChatGLM2-6B代码地址
  • chatglm2-6b模型地址
  • Mac M1芯片部署

2. ChatGLM2-6B 介绍

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:

  • 更强大的性能。
  • 更长的上下文。
  • 更高效的推理。
  • 更开放的协议。

详细介绍参考官方README介绍。

3. 本地运行

3.1 硬件配置

  • 芯片:Apple M1 Pro
  • 内存:32 GB

3.2 下载ChatGLM2-6B代码

cd /Users/joseph.wang/llm
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

3.3 下载需要加载的模型

此步骤下载模型需要科学上网,同时需要耐心,因为下载的时间会比较长。

cd /Users/joseph.wang/llm/ChatGLM-6B
mkdir model
cd model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

在这里插入图片描述

3.4 运行大模型

3.4.1 安装依赖
cd /Users/joseph.wang/llm/ChatGLM-6B
pip install -r requirements.txt

其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2,torch 推荐使用 2.0 及以上的版本,以获得最佳的推理性能。

3.4.2 编辑web_demo.py
cd /Users/joseph.wang/llm/ChatGLM-6B
...
...
# 修改为通过本地加载大模型,这里改本地下载后大模型的路径即可。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/Users/joseph.wang/llm/ChatGLM-6B/model/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
# 参考 [Mac M1 部署](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/blob/main/README.md#mac-%E9%83%A8%E7%BD%B2) 即可
model = AutoModel.from_pretrained("/Users/joseph.wang/llm/ChatGLM-6B/model/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).to('mps')
...
...
# 修改本地启动的端口
demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True, server_port=1185)
3.4.3 启动
python  web_demo.py

在这里插入图片描述
内存消耗
在这里插入图片描述

4. 测试

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

这篇关于基于MacBook Pro M1芯片运行chatglm2-6b大模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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