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ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型。该项目在GitHub的工程链接为：
https://github.com/THUDM/ChatGLM3在人工智能领域中，类似“3B”、“6B”、“12B”的表述通常指的是大语言模型所具有的参数数量，参数数量是衡量现代深度学习模型规模和复杂性的一个关键指标，这里的“B”代表“十亿”（billion）。比如，ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，这里的6B意味着该模型具有大约60亿个参数。在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：
1、更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。
2、更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和Agent任务等复杂场景。
3、更全面的开源序列：除了对话模型ChatGLM3-6B外，还开源了基础模型ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型ChatGLM3-6B-32K和进一步强化了对于长文本理解能力的ChatGLM3-6B-128K。项目中介绍，以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷登记后亦允许免费商业使用。
ChatGLM3模型推荐使用Conda和PyTorch进行部署和使用，正好我们已经部署好了（成了！Tesla M4+Windows 10+Anaconda+CUDA 11.8+cuDNN+Python 3.11）。
因为需要使用Git来克隆项目，我们先安装Git命令。访问以下页面，按需选择需要的系统及软件版本：
https://git-scm.com/downloads
Windows版的下载链接如下：
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.44.0.windows.1/Git-2.44.0-64-bit.exe下载完成之后，按照推荐提示完成Git的安装。在Git安装过程中，确保选择选项将Git添加到系统PATH环境变量中。
安装完成后，打开Anaconda。首先，新创建一个ChatGLM3环境，Python需要使用3.10或更高版本，我们使用3.11.8版本。
启动Terminal终端。
激活环境ChatGLM3环境，并下载ChatGLM3项目。
conda activate ChatGLM3
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
然后进入到项目中，使用pip安装依赖软件：
cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt
安装完成后，运行以下命令在本地加载模型并启动demo：
streamlit run main.py
然后就可以从命令行回显中看到demo的链接了，默认可以自动打开目标页面，也可以手动输入到浏览器进行访问。
初次访问需要下载并加载模型，可能需要花费一定时间（访问https://huggingface.co/可能需要互联网，请自行联网）。关键的模型文件一共是7个，共12.5 GB，大小分别为1.83 GB、1.97 GB、1.93 GB、1.82 GB、1.97 GB、1.93 GB、1.05 GB。
或者先将模型下载到本地，再通过export MODEL_PATH=/path/to/model命令来指定从本地加载模型。具体参考以下链接：
https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode等加载完成即可进入到ChatGLM3 Demo页面。
从页面可以看到，ChatGLM3 Demo 拥有三种模式：
Chat：对话模式，在此模式下可以与模型进行对话。
Tool：工具模式，模型除了对话外，还可以通过工具进行其他操作。
Code Interpreter：代码解释器模式，模型可以在一个Jupyter环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。使用Code Interpreter还需要安装Jupyter内核：
ipython kernel install --name ChatGLM3 --user首先是对话模式，我们可以通过调节top_p（控制生成的文本的多样性）、temperature（控制模型生成文本的创造性或随机性）、repetition_penalty（惩罚模型生成重复的内容）和Output length（生成文本的最大长度）等参数来调整模型行为。
实际上用起来体验较差，肯定是服务器配置过低的原因，导致响应时间巨长，一直处于运行状态，但迟迟没有结果。
对应的，命令行也会展示前端的交互过程，但就是没有响应。
按照文档提示：默认情况下，模型以FP16精度加载，运行上述代码需要大概13GB显存。而我的Tesla M4只有4 GB显存，肯定是不够了；不过，我也不知道这个模型是什么情况，没有运行在GPU上面，也就没有出现显存不够的报错信息了。
而且，它好像也没有加载到内存上面，内存的占用率也不高，只有CPU使用率稍微高一些。
但也不是一直高，一直在波动，我也不知道到底在没在运算。
一句hello就计算了十分钟。
按照文档提示，如果显存不够的话，可以尝试以量化方式加载模型，使用方法如下：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好吗？", history=[])
print(response)
结果还是失败了。
按照官方说法，模型量化会带来一定的性能损失，但官方测试ChatGLM3-6B在4-bit量化下仍然能够进行自然流畅的生成。不过，为了能够流畅运行Int4版本的ChatGLM3-6B，官方建议GPU显存的最低配置要求为5 GB，对应GTX1060（6 GB）、GTX2060（6 GB）等显卡。
但是加载过程中，内存占用还是达到了12 GB，所以前面似乎是没有加载成功。
不换设备怕是难成大事啊！为此，我已经紧急加购了Tesla P4显卡，有8 GB显存，性能大约提升160%，期待它的精彩表现吧。
最后，分享一下ChatGLM3的在线文档：
https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/WvQbwIJ9tiPAxGk8ywDck6yfnof
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