大家好，我是林译川，今天我们来聊聊如何轻松部署清华开源的ChatGLM-6B中文对话模型。随着大语言模型的兴起，ChatGLM-6B的出现无疑为个人电脑和服务器上的部署提供了新的可能性。
一、前言
最近，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B，它不仅可以在个人电脑上单卡部署，甚至可以通过INT4量化部署到6G显存的电脑上，这对于只有CPU或显存有限的用户来说是个好消息。
二、下载
首先，你需要从Huggingface上下载模型文件，并将它们放置在指定的文件夹中。接着，从GitHub上下载环境配置文件和demo程序代码。
三、部署
3.1 配置环境
在Python环境下安装所需的库，并根据你的GPU安装相应版本的CUDA和Pytorch。然后，在指定目录下运行pip命令安装相关依赖库。
3.2 启动demo程序
ChatGLM-6B提供了两个demo程序：cli_demo.py和web_demo.py。你可以根据自己的需求选择合适的程序进行启动。
3.2.1 启动cli_demo.py
编辑cli_demo.py代码，修改模型路径和量化版本，然后执行python文件即可启动demo。
3.2.2 启动web_demo.py
安装gradio库，编辑web_demo.py代码，修改模型路径和量化版本，然后执行python文件即可启动demo。
四、【最新】ChatGLM-6B-int4 版本教程
ChatGLM-6B-int4是ChatGLM-6B量化后的模型权重，它可以在6G显存（使用CPU即内存）的电脑上推理，具有在嵌入式设备上运行的可能。
五、华为CodeLab免费GPU平台部署ChatGLM-6B-int4（CPU版）
华为CodeLab提供了免费的GPU平台，你可以使用它来部署ChatGLM-6B-int4模型。
六、小结
ChatGLM-6B在同参数量下可以碾压其他对话模型，而且可以部署到个人电脑上，或者用华为的免费GPU。通过几天的体验，ChatGLM-6B是对话模型里非常让人惊喜的了，所以推荐大家可以部署玩玩。
最后，也祝ChatGLM和文心一言可以进一步加油，最近的体验也感受到官方每天的更新和进步了，说明态度还是非常积极的。
我是林译川，如果你对ChatGLM-6B的部署还有其他疑问，欢迎在评论区留言讨论。