NVIDIA 4090 GPU服务器部署ChatGLM3-6B教程
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
最近体验了ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B，记录了部署过程和测试功能。ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学联合发布的对话预训练模型，具有更强大的基础模型和更完整的功能支持。开源地址为https://github.com/THUDM/ChatGLM3。部署需要GPU服务器和FRP内网穿透。模型下载可通过HuggingFace或ModelScope。启动服务后，可使用基础Demo、OpenAI Demo和ChatGPT Next进行对话。还可在工具模式中自定义工具方法和在代码解释器模式中执行代码。
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关键要点
- 体验了ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B，记录了部署过程和测试功能。
- ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学联合发布的对话预训练模型，具有更强大的基础模型和更完整的功能支持。
- 开源地址为https://github.com/THUDM/ChatGLM3。
- 部署需要GPU服务器和FRP内网穿透，模型下载可通过HuggingFace或ModelScope。
- 启动服务后，可使用基础Demo、OpenAI Demo和ChatGPT Next进行对话。
- 在工具模式中自定义工具方法和在代码解释器模式中执行代码。
- ChatGLM3-6B引入了更强大的基础模型和更完整的功能支持。
- 模型支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景。
- 开源的基础模型和长文本对话模型也完全开放，允许免费商业使用。
- 准备工作包括GPU服务器和FRP内网穿透，推荐的机器配置为NVIDIA 4090等。
- 环境部署中，需下载仓库并安装依赖，推荐使用特定版本的transformers和torch。
- 模型下载可通过HuggingFace或ModelScope，后者在国内速度更快。
- 启动服务时需修改模型文件目录和策略参数，支持多种对话模式。
- 工具模式和代码解释器模式允许模型执行额外操作和代码。
- 运行监测显示服务器显存正常，GPU利用率波动不大。
- 文章将继续更新关于ChatGLM3微调和LangChain的内容。
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