阿里云服务器ECS使用教程-使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

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阿里云服务器ECS使用教程-使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

本文以搭建AI对话机器人为例，介绍如何使用阿里云AMD CPU云服务器（g8a）部署ChatGLM-6B语言模型。

背景信息

ChatGLM-6B模型基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数，支持中英文，并针对中文问答和对话进行了优化，可以生成符合人类偏好的回答。广泛应用于自我认知、提纲写作、文案写作、邮件助手、信息抽取、角色扮演、评论比较以及旅游向导等场景。

重要

阿里云不对第三方模型“ChatGLM-6B”的合法性、安全性、准确性进行任何保证，阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。
ChatGLM-6B的代码依照Apache-2.0协议开源，ChatGLM-6B模型权重的使用遵循Model License。您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规，并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。
ChatGLM-6B模型权重对学术研究完全开放，免费商用请需填写商业授权申请。本文所示的模型下载仅作为演示，阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。

创建ECS实例

前往实例创建页。
按照界面提示完成参数配置，创建一台ECS实例。
需要注意的参数如下，其他参数的配置，请参见自定义购买实例。
- 实例：ChatGLM-6B大概需要32 GiB内存，为了保证模型运行的稳定，实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge（64 GiB内存）。
- 镜像：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。
- 公网IP：选中分配公网IPv4地址，带宽计费模式选择按使用流量，带宽峰值设置为100 Mbps。以加快模型下载速度。
- 数据盘：ChatGLM-6B模型需要占用26 GiB的存储空间，为了保证模型顺利运行，建议数据盘设置为100 GiB。
添加安全组规则。
在ECS实例安全组的入方向添加安全组规则并放行7860端口（用于访问WebUI服务）。具体操作，请参见添加安全组规则。
创建完成后，在ECS实例页面，获取公网IP地址。
说明
公网IP地址用于进行AI对话时访问WebUI服务。

部署ChatGLM-6B

手动部署

自动化部署

安装配置模型所需软件

远程连接该ECS实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例，

安装部署ChatGLM-6B所必需的软件。

sudo yum install tmux git git-lfs wget curl gcc gcc-c++ tar unzip hwloc python38

安装Python 3.8。
系统自带的Python版本为3.6，不满足部署ChatGLM-6B的最低版本要求，因此需要安装Python 3.8。
```
sudo update-alternatives --config python
```
运行过程中，请输入4，安装Python 3.8。

更新Python对应的pip版本。

sudo python -m ensurepip --upgrade
sudo python -m pip install --upgrade pip

启用Git LFS。
下载预训练模型需要Git LFS的支持。
```
git lfs install
```

下载源码与模型

创建一个tmux session。
```
tmux
```
重要
下载预训练模型耗时较长，且成功率受网络情况影响较大，建议在tmux session中下载，以免ECS断开连接导致下载模型中断。

下载ChatGLM-6B项目源码，以及chatglm-6b预训练模型。

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

说明

如果chatglm-6b模型下载失败，可以执行如下命令，从ModelScope中下载预训练模型。

git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/ChatGLM-6B.git chatglm-6b
git -C chatglm-6b checkout v1.0.16
sed -i '33c from .configuration_chatglm import ChatGLMConfig' chatglm-6b/modeling_chatglm.py

查看当前目录。
```
ls -l
```
下载完成后，当前目录显示如下。

部署运行环境

更换pip下载源。

在安装依赖包之前，建议您更换pip下载源以加速安装。

创建pip文件夹。
```
mkdir -p ~/.config/pip
```

配置pip安装镜像源。

cat > ~/.config/pip/pip.conf <<EOF
[global]
index-url=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/

[install]
trusted-host=mirrors.cloud.aliyuncs.com
EOF

安装ZenDNN所需依赖。

后续安装的ZenDNN要求使用CPU版本的PyTorch，因此需要手动安装所需依赖。

pip install protobuf transformers==4.27.1 cpm_kernels gradio mdtex2html sentencepiece accelerate streamlit streamlit-chat
pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

下载并安装ZenDNN。
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。
```
wget https://download.amd.com/developer/eula/zendnn/zendnn-4-0/pytorch-end-user-license/PT_v1.12_ZenDNN_v4.0_Python_v3.8.zip
unzip PT_v1.12_ZenDNN_v4.0_Python_v3.8.zip
cd PT_v1.12_ZenDNN_v4.0_Python_v3.8/
source scripts/PT_ZenDNN_setup_release.sh
```
当系统返回如下所示时，表示ZenDNN已安装完成。

设置环境变量OMP_NUM_THREADS和GOMP_CPU_AFFINITY。

ZenDNN运行库需要针对硬件平台显式设置环境变量OMP_NUM_THREADS和GOMP_CPU_AFFINITY。

sudo bash -c 'cat > /etc/profile.d/env.sh' << EOF
export OMP_NUM_THREADS=\$(nproc --all)
export GOMP_CPU_AFFINITY=0-\$(( \$(nproc --all) - 1 ))
EOF
source /etc/profile

进行AI对话

执行如下命令，开启WebUI服务。

cd ChatGLM-6B
sed -i 's?THUDM/chatglm-6b?../chatglm-6b?g' web_demo2.py
sed -i 's/.half().cuda()/.float()/g' web_demo2.py
streamlit run web_demo2.py --server.port 7860

当出现如下信息时，表示WebUI服务启动成功。

在浏览器地址栏输入http://<ECS公网IP地址>:7860，进入Web页面。
在用户命令输入对话框中，输入对话内容，单击发送，即可开始AI对话。

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