ChatGLM-6B的局限和不足

基于ChatGLM-6B 部署本地私有化ChatGPT

一、開源模型

1、ChatGLM-6B介紹

清華大學(xué)知識工程 (KEG) 實驗室和智譜AI公司與于2023年共同訓(xùn)練的語言模型;ChatGLM-6B 參考了 ChatGPT 的設(shè)計思路，在千 億基座模型 GLM-130B 中注入了代碼預(yù)訓(xùn)練，通過有監(jiān)督微調(diào)等技術(shù)實現(xiàn)與人類意圖對齊（即讓機 器的回答符合人類的期望和價值觀）;

ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù);

結(jié)合模型量化技術(shù)，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）;

ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術(shù)，針對中文問答和對話進行了優(yōu)化。經(jīng)過約 1T 標識符的中英雙語訓(xùn)練，輔以監(jiān)督微調(diào)、反饋自助、人類反饋強化學(xué)習等技術(shù)的加持，62 億參數(shù)的 ChatGLM-6B 已經(jīng)能生成相當符合人類偏好的回答；

2、ChatGLM-6B 有如下特點

充分的中英雙語預(yù)訓(xùn)練：ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英語料上訓(xùn)練了 1T 的 token 量，兼具雙語能力;

優(yōu)化的模型架構(gòu)和大?。何?GLM-130B 訓(xùn)練經(jīng)驗，修正了二維 RoPE 位置編碼實現(xiàn)，使用傳統(tǒng)FFN結(jié)構(gòu)。6B（62億）的參數(shù)大小，也使得研究者和個人開發(fā)者自己微調(diào)和部署 ChatGLM-6B 成為可能;

較低的部署門檻：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的顯存進行推理，結(jié)合模型量化技術(shù)，這一需求可以進一步降低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4）， 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消費級顯卡上;

更長的序列長度：相比 GLM-10B（序列長度1024），ChatGLM-6B 序列長度達 2048，支持更長對話和應(yīng)用;

人類意圖對齊訓(xùn)練：使用了監(jiān)督微調(diào)（Supervised Fine-Tuning）、反饋自助（Feedback Bootstrap）、人類反饋強化學(xué)習（Reinforcement Learning from Human Feedback） 等方式，使模型初具理解人類指令意圖的能力。輸出格式為 markdown，方便展示;因此，ChatGLM-6B 具備了一定條件下較好的對話與問答能力;

3、ChatGLM-6B 也有相當多已知的局限和不足

模型容量較?。?B 的小容量，決定了其相對較弱的模型記憶和語言能力;在面對許多事實性知識任務(wù)時，ChatGLM-6B 可能會生成不正確的信息；

她也不擅長邏輯類問題（如數(shù)學(xué)、編程）的解答;

可能會產(chǎn)生有害說明或有偏見的內(nèi)容：ChatGLM-6B 只是一個初步與人類意圖對齊的語言模型，可能會生成有害、有偏見的內(nèi)容;

較弱的多輪對話能力：ChatGLM-6B 的上下文理解能力還不夠充分，在面對長答案生成，以及多輪對話的場景時，可能會出現(xiàn)上下文丟失和理解錯誤的情況;

英文能力不足：訓(xùn)練時使用的指示大部分都是中文的，只有一小部分指示是英文的。因此在使用英文指示時，回復(fù)的質(zhì)量可能不如中文指示的回復(fù)，甚至與中文指示下的回復(fù)矛盾;

易被誤導(dǎo)：ChatGLM-6B 的“自我認知”可能存在問題，很容易被誤導(dǎo)并產(chǎn)生錯誤的言論。例如當前版本模型在被誤導(dǎo)的情況下，會在自我認知上發(fā)生偏差。即使該模型經(jīng)過了1萬億標識符（token）左右的雙語預(yù)訓(xùn)練，并且進行了指令微調(diào)和人類反饋強化學(xué)習（RLHF），但是因為模型容量較小，所以在某些指示下可能會產(chǎn)生有誤導(dǎo)性的內(nèi)容;

二、系統(tǒng)部署

1、硬件需求

2、系統(tǒng)環(huán)境

操作系統(tǒng)：CentOS 7.6/Ubuntu （內(nèi)存：32G）

顯卡配置：2x NVIDIA Gefore 3070Ti 8G (共16G顯存)

Python 3.8.13 （版本不要高于3.10，否則有些依賴無法下載，像paddlepaddle 2.4.2在高版本Python還不支持）

# 安裝Python3.8所需依賴
sudo yum -y install gcc zlib zlib-devel openssl-devel
# 下載源碼
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.13/Python-3.8.13.tgz
# 解壓縮
tar -zxvf Python-3.8.13.tgz
# 編譯配置，注意：不要加 --enable-optimizations 參數(shù)
./configure --prefix=/usr/local/python3
# 編譯并安裝
make && make install

3、部署ChatGLM 6B

3.1下載源碼

直接下載chatGLM-6B https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

git下載 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

3.2安裝依賴

進入ChatGLM-6B目錄

使用 pip 安裝依賴：pip install -r requirements.txt，其中 transformers 庫版本推薦為 4.27.1，但理論上不低于 4.23.1 即可。

此外，如果需要在 cpu 上運行量化后的模型，還需要安裝 gcc 與 openmp。多數(shù) Linux 發(fā)行版默認已安裝。對于 Windows ，可在安裝 TDM-GCC 時勾選 openmp。Windows 測試環(huán)境 gcc 版本為 TDM-GCC 10.3.0， Linux 為 gcc 11.3.0

3.3下載模型

從 Hugging Face Hub 下載

可以手動下載https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main

git下載 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

將模型下載到本地之后，將以上代碼中的 THUDM/chatglm-6b 替換為你本地的 chatglm-6b 文件夾的路徑，即可從本地加載模型；

在chatglm-6b文件下創(chuàng)建一個model文件夾放模型文件

3.4代碼調(diào)用

可以通過如下代碼調(diào)用 ChatGLM-6B 模型來生成對話：

模型的實現(xiàn)仍然處在變動中。如果希望固定使用的模型實現(xiàn)以保證兼容性，可以在 from_pretrained 的調(diào)用中增加 revision="v1.1.0" 參數(shù)

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高興見到你,歡迎問我任何問題。
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不著應(yīng)該怎么辦", history=history)
>>> print(response)

3.5低成本部署

模型量化

默認情況下，模型以 FP16 精度加載，運行上述代碼需要大概 13GB 顯存。如果你的 GPU 顯存有限，可以嘗試以量化方式加載模型，使用方法如下：

# 按需修改，目前只支持 4/8 bit 量化

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()

進行 2 至 3 輪對話后，8-bit 量化下 GPU 顯存占用約為 10GB，4-bit 量化下僅需 6GB 占用。隨著對話輪數(shù)的增多，對應(yīng)消耗顯存也隨之增長，由于采用了相對位置編碼，理論上 ChatGLM-6B 支持無限長的 context-length，但總長度超過 2048（訓(xùn)練長度）后性能會逐漸下降。

模型量化會帶來一定的性能損失，經(jīng)過測試，ChatGLM-6B 在 4-bit 量化下仍然能夠進行自然流暢的生成。使用 GPT-Q 等量化方案可以進一步壓縮量化精度/提升相同量化精度下的模型性能，歡迎大家提出對應(yīng)的 Pull Request。

量化過程需要在內(nèi)存中首先加載 FP16 格式的模型，消耗大概 13GB 的內(nèi)存。如果你的內(nèi)存不足的話，可以直接加載量化后的模型，INT4 量化后的模型僅需大概 5.2GB 的內(nèi)存：

# INT8 量化的模型將"THUDM/chatglm-6b-int4"改為"THUDM/chatglm-6b-int8"

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()

量化模型的參數(shù)文件也可以從這里手動下載。

3.6CPU 部署

如果你沒有 GPU 硬件的話，也可以在 CPU 上進行推理，但是推理速度會更慢。使用方法如下（需要大概 32GB 內(nèi)存）

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).float()

如果你的內(nèi)存不足，可以直接加載量化后的模型：

# INT8 量化的模型將"THUDM/chatglm-6b-int4"改為"THUDM/chatglm-6b-int8"

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).float()

如果遇到了報錯 Could not find module 'nvcuda.dll' 或者 RuntimeError: Unknown platform: darwin (MacOS) ，請從本地加載模型

3.7多卡部署

如果你有多張 GPU，但是每張 GPU 的顯存大小都不足以容納完整的模型，那么可以將模型切分在多張GPU上。首先安裝 accelerate: pip install accelerate，然后通過如下方法加載模型：

from utils import load_model_on_gpus

model = load_model_on_gpus("THUDM/chatglm-6b", num_gpus=2)

即可將模型部署到兩張 GPU 上進行推理。你可以將 num_gpus 改為你希望使用的 GPU 數(shù)。默認是均勻切分的，你也可以傳入 device_map 參數(shù)來自己指定

四、系統(tǒng)啟動

4.1網(wǎng)頁版 Demo

首先安裝 Gradio：pip install gradio，然后運行倉庫中的 web_demo.py：

python web_demo.py

程序會運行一個 Web Server，并輸出地址。在瀏覽器中打開輸出的地址即可使用。最新版 Demo 實現(xiàn)了打字機效果，速度體驗大大提升。注意，由于國內(nèi) Gradio 的網(wǎng)絡(luò)訪問較為緩慢，啟用 demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True) 時所有網(wǎng)絡(luò)會經(jīng)過 Gradio 服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)，導(dǎo)致打字機體驗大幅下降，現(xiàn)在默認啟動方式已經(jīng)改為 share=False，如有需要公網(wǎng)訪問的需求，可以重新修改為 share=True 啟動

4.2命令行 Demo

運行倉庫中 cli_demo.py：

python cli_demo.py

程序會在命令行中進行交互式的對話，在命令行中輸入指示并回車即可生成回復(fù)，輸入 clear 可以清空對話歷史，輸入 stop 終止程序

4.2API部署

首先需要安裝額外的依賴 pip install fastapi uvicorn，然后運行倉庫中的 api.py：

python api.py

默認部署在本地的 8000 端口，通過 POST 方法進行調(diào)用

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000" 
     -H 'Content-Type: application/json' 
     -d '{"prompt": "你好", "history": []}'
得到的返回值為
{
  "response":"你好！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高興見到你，歡迎問我任何問題。",
  "history":[["你好","你好！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高興見到你，歡迎問我任何問題。"]],
  "status":200,
  "time":"2023-03-23 2140"
}

4.3部署中常見問題

問題1、torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

很明顯，顯存不足，建議切換到chatglm-6b-int4或者chatglm-6b-int4

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

問題2、"RuntimeError: Library cudart is not initialized"

這個錯誤通常是由于缺少或損壞的 CUDA 庫文件引起的。要解決這個問題，需要安裝 CUDA Toolkit ：

安裝CUDA Toolkit
sudo yum-config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
sudo yum clean all
sudo yum -y install nvidia-driver-latest-dkms
sudo yum -y install cuda

責任編輯：彭菁