Windows安装ChatGLM3

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GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型

查看cuda版本

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司开发的一个平行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）来进行通用计算，这种计算通常与图形渲染无关。通过使用CUDA，开发者可以将GPU作为强大的并行处理器，用于执行复杂的计算任务，这在科学计算、数据分析、机器学习等领域非常有用。

CUDA提供了API（应用程序编程接口），支持多种编程语言，如C、C++和Python等，使得开发者能够较为容易地编写出能在GPU上运行的并行程序。使用CUDA编写的程序可以在支持CUDA的NVIDIA GPU上运行，从而实现计算任务的加速。

CUDA通过以下方式工作：

1. 内核（Kernels）：在CUDA中，内核是并行执行的函数，它在GPU上为每个数据元素执行。开发者可以定义内核来处理大量的数据。

2. 内存管理：CUDA提供了专门的内存管理功能，允许开发者控制数据在GPU和主机（CPU）之间的传输。

3. 线程层次结构：CUDA中的并行执行模型是基于线程层次结构的，包括线程网格（grid）、线程块（block）和线程（thread）。

4. 同步和通信：CUDA提供了线程间的同步和通信机制，使得开发者可以控制线程的行为和数据的共享。

CUDA是高性能计算领域中一个非常重要的技术，它使得许多计算密集型任务能够通过GPU加速，从而大幅提高计算效率。

(以上信息来自智谱清言的回答)

ChatGLM通过PyTorch支持CUDA计算加速，如果你的GPU支持cuda，下面安装PyTorch的时候，请安装支持CUDA的PyTorch版本。

要查看CUDA版本，可以：

CMD中执行：nvidia-smi

安装Python3

ChatGLM中大量代码使用python编写，需要安装Python3。

官方下载最新windows安装包安装即可。

安装PIP

Pip是Python install package的简写，python的库通过pip命令安装。

安装了Python3后，原则上就已经安装好pip了。如果没有安装，可以安装Conda，Conda中也集成了pip。

安装PyTorch

PyTorch是python支持机器学习的一个库。Pytorch支持Nvidia的GPU的CUDA来计算，也支持CPU来计算，但肯定用GPU比CPU计算更好。

PyTorch官方提供了PyTorch安装指导，网址如下：

Start Locally | PyTorch

不同的操作系统，不同的包，不同的计算平台，安装命令也不同。

在上面的页面中，按你自己的情况选择操作系统、Package、编程语言和计算平台后，会生成一条安装命令。在CMD中执行这条命令就会安装，安装过程会下载whl包，大约2.5GB。

注：whl格式本质上是一个压缩包，里面包含了py文件，以及经过编译的pyd文件。可以在不具备编译环境的情况下，选择合适自己的Python环境进行安装。说白了，.whl就是python的压缩包。目前wheel被认为是Python的二进制包的标准格式

安装后，可以验证一下，是否安装成功。在CMD中输入

python

切换到python环境。

然后依次输入下面的代码：

import torch

x = torch.rand(5,3)

print(x)

输出应类似于：

tensor([[0.7522, 0.4874, 0.5922],

[0.7667, 0.7001, 0.3312],

[0.8241, 0.3392, 0.6829],

[0.5461, 0.8977, 0.5320],

[0.8009, 0.4389, 0.7881]])

安装PyTorch及验证见下图：

此外，要检查 GPU 驱动程序和 CUDA 是否已启用并由 PyTorch 访问，请运行以下命令以返回是否启用了 CUDA 驱动程序：

import torch

torch.cuda.is_available()

以上信息，基本都来自PyTorch官网的网页翻译

安装Conda(可选)

Conda中也包含了pip。

ChatGLM可通过Conda启动，也可通过vs code启动。我们推荐使用vs code来启动，因为vs code还可以调试ChatGLM。

（以下信息来自智谱清言回答）

Conda是一个开源的包管理器和环境管理器，用于安装、运行和更新包和它们的依赖项。Conda特别适用于Python程序，但它也可以管理R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/ C++、FORTRAN等语言的包。Conda是由Anaconda公司开发的，并且是Anaconda Distribution的一部分，这是一个流行的Python数据科学平台。

Conda的主要特点包括：

1. 环境管理：Conda允许用户创建隔离的Python环境，这意味着您可以为不同的项目或不同的版本创建独立的环境，从而避免包版本冲突。（刘树伟注：就是在Anaconda Prompt中创建一个虚拟环境，然后激活这个虚拟环境，在这个虚拟环境中的配置，不影响其它虚拟环境，所以，使用Conda，一般都是在虚拟环境中运行）

2. 跨平台：Conda可以在Windows、macOS和Linux上运行，这使得它非常适合于需要跨多个系统工作的数据科学家和开发者。

3. 依赖性解决：Conda能够自动解决包之间的依赖关系，确保所有必要的包都被正确安装。

4. 二进制安装：Conda提供了预编译的二进制包，这意味着安装速度通常比从源代码编译要快。

5. 社区支持：Conda有一个活跃的社区，提供了大量的包和库，这些都可以通过Conda的包索引（conda-forge）获得。

6. 集成工具：Conda可以与其他工具如Jupyter Notebook和Pandas等集成，为数据分析和机器学习提供强大的支持。

Conda通常通过Anaconda Distribution或Miniconda来安装，Anaconda是一个包含Python和许多常用科学计算包的发行版，而Miniconda是一个更轻量级的Conda安装包，只包含Python和Conda，用户可以根据需要安装其他包。

安装Conda后，您可以使用命令行界面来管理包和环境。例如，创建一个新的环境可以使用以下命令：

```shell

conda create --name myenv python=3.8

```

激活这个环境可以使用：

```shell

conda activate myenv

```

在环境中安装包可以使用：

```shell

conda install numpy

```

Conda是数据科学和科学计算领域中非常受欢迎的工具，因为它简化了包管理和环境配置的过程。

（智谱清言结束）

官网：

Getting started with conda — conda 24.3.0 documentation

我们安装全功能的Anaconda Distribution，网址：

Installing on Windows — Anaconda documentation

Anaconda包含了pip。

安装过程中，官方不推荐把Anaconda添加到PATH环境变量，原话是：

选择是将 Anaconda 添加到 PATH 环境变量，还是将 Anaconda 注册为默认 Python。我们不建议将 Anaconda 添加到 PATH 环境变量中，因为这可能会干扰其他软件。除非您计划安装和运行多个版本的 Anaconda 或多个版本的 Python，否则请接受默认值并选中此框。相反，通过打开 Anaconda Navigator 或 Anaconda Prompt 从“开始”菜单来使用 Anaconda 软件。

因为没有把Anaconda加到PATH环境变量，所以之后使用Conda的时候，不能直接在CMD中输入Conda命令，而应该通过打开 Anaconda Navigator 或 Anaconda Prompt 从“开始”菜单来使用 Anaconda 软件。

安装vs code

从微软官网下载安装即可，注意安装上python扩展。

运行ChatGLM的综合Demo

运行ChatGLM，实际上是执行"ChatGLM3\composite_demo\main.py"的python文件。

通过Anaconda Prompt来运行

官网：ChatGLM3/composite_demo/README.md at main · THUDM/ChatGLM3 · GitHub

由于我们安装Conda的时候，没有把Conda加入到PATH环境变量中，所以，执行Conda命令的时候，要从开始菜单中，通过Anaconda Prompt来执行。

先在Anaconda Prompt中切换到刚克隆的ChatGLM根目录下。然后执行：

conda create -n chatgm3-demo python=3.10

是创建一个虚拟环境

conda activate chatgm3-demo

进入这个虚拟环境

pip instal -r requirements.txt

在这个虚拟环境中安装" ChatGLM3\requirements.txt" 中指定的东西。

conda create -n chatglm3-demo python=3.10和pip install -r requirements.txt两个命令只需要运行一次即可，下次打开Anaconda Prompt后，只需要运行conda activate chatglm3-demo进入虚拟环境即可。

因为chatglm运行需要MODEL_PATH这个环境变量，在UNIX系统中，是通过

export MODEL_PATH=/path/to/model

来设置环境变量的。Chatglm的github的介绍页，也是写的export。

但在 Windows 的 Anaconda Prompt 中，不能使用 export 命令来设置环境变量，因为 export 是类 Unix 系统中的命令。在 Windows 中，包括在 Anaconda Prompt 中，您应该使用 set 命令来设置环境变量。

例如，如果您想在 Anaconda Prompt 中设置 MODEL_PATH 环境变量，可以使用以下命令：