在阿里云平台部署ChatGLM2-6B模型、langchain-ChatGLM2知识库_阿里云 chatglm2-程序员宅基地
阿里云平台的环境搭建
首先是登录阿里云账号，如果没有阿里云账号的需要先注册，然后完成实名认证。这里企业认证和个人认证都可以。
接着领取账号免费试用的权益。在权益中心免费试用里面，选择交互式建模PAI-DSW，领取后将会获得3个月的免费试用时长。
进入控制台，在上述界面中选择人工智能平台PAI，在左边菜单栏选择交互式建模（DSW）。点击创造实例，填写实例名称，资源组选择GPU规格
| ecs.gn6v-c8g1.2xlarge |
只有这个选项支持试用资源包的抵扣。镜像选择官方镜像即可，我此时的镜像为modelscope1.9.5-pytorch2.0.1-tensorflow2.13.0-gpu-py3.8-cu118-ubuntu20.04
接着下一步创建实例即可。等待环境准备完毕后启动打开即可。这个环境是Linux系统环境。
ChatGLM2-6B模型部署
官网地址https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
复制源代码
首先打开终端，下载chatglm2的源码，输入
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
克隆源码后，进入ChatGLM2-6B目录下
cd ChatGLM2-6B
安装依赖包
安装我们需要的各种依赖包
pip install -r requirements.txt
依赖包安装后可能会出现下面的报错，不用理会它们，并不会影响到我们的模型搭建
之后更新我们的lfs
git lfs install
下载模型文件
接下来进行我们的模型文件下载
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
但是由于huggingface可能无法访问，会出现下面的连接超时的错误
我们从魔塔官网上下载模型文件chatglm2-6b · 模型库 (modelscope.cn)，输入下面的命令
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm2-6b.git
修改相关代码
接着我们需要修改cli与web代码中的模型路径，确保正确启动模型
左边菜单栏进入ChatGLM2-6B,打开cli_demo.py代码文件，将下图中的THUDM/chatglm2-6b改为我们的模型路径，这里我使用绝对路径。另建一个终端，进入ChatGLM2-6B/chatglm2-6b目录中输入pwd查看绝对路径，之后我们将路径复制到cli与web文件中
之后保存文件运行模型即可
启动模型
我们先运行命令行模型，输入
python cli_demo.py
接下来我们尝试运行网页版的模型
python web_demo.py
图中看我们遇到了一个错误AttributeError: 'Textbox' object has no attribute 'style'，这可能是与我们的第三方库Gradio的版本问题。我们输入下面的命令下载3.40.0版本的Gradio即可解决这个问题
pip install Gradio==3.40.0
安装完成后我们再次启动网页版
python web_demo.py
我们点击这个网站
进入网页版模型
langchain-ChatGLM2-6B知识库部署
https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM获取源代码
由于GitHub上面最新版已经修改为chatglm3的源码，所以我们先找到之前的版本v0.2.7，然后下载压缩包到本地，之后将压缩包拖入云平台。
修改压缩包重命名为Langchain-ChatGLM.zip，然后下载unzip使用unzip命令解压
apt-get update
apt-get install unzip
unzip Langchain-ChatGLM.zip
将压缩后的文件命名为Langchain-ChatGLM
进入langchain-ChatGLM目录
cd langchain-ChatGLM
安装依赖包
安装全部依赖，遇到报错或者警告不用理会
pip install -r requirements.txt
由于已经下载部署过ChatGLM2模型，接下来我们下载embedding模型，以text2vec-large-chinese为例，由于huggingface不能访问，我们依旧从model scope下载模型
git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-large-chinese.git
之后更新复制的配置文件
python copy_config_example.py
修改相关代码
左边菜单栏中进入configs文件夹，修改model_config,py代码文件
将EMBEDDING_MODEL中的"m3e-base“修改为"text2vec"
再将LLM_MODELS=["chatglm2-6b", "zhipu-api", "openai-api"]中的”zhipu-api"删除
然后修改模型的名称和路径
"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese"中地址修改为text2vec-large-chinese
"chatglm2-6b": "THUDM/chatglm2-6b",中地址修改为../ChatGLM2-6B/THUDM/chatglm2-6b
至此配置文件代码修改完毕
我们需要再安装两个依赖包,避免版本不兼容的问题
pip install torch==2.0.1
pip install langchain==0.0.340
启动模型
接下来我们初始化知识库
python init_database.py --recreate-vs
然后正式启动模型
python startup.py -a
点击网页地址进入web界面，至此知识库搭建完成。
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