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我们之前部署了ChatGLM3（清华大模型ChatGLM3部署初体验），但是运行体验比较差，主要就是因为Tesla M4的显存只有4 GB，无法支撑项目运行。为此，我还特意采购了Tesla P4和Tesla P40（Tesla P40终于在DL580 Gen9上面跑起来了！）。
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/ChatGLM3ChatGLM3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3.11.9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 web_demo_gradio.py
如果有报错，按照提示一点点修改就可以了。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。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
我们现在使用的是对话模式，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）和max_length（生成文本的最大长度）等参数来调整模型行为。
换了GPU之后，使用体验一下子提升起来了。第一句hello的响应大概用了三四秒钟，第二句就是秒回了。
问一些技术行的问题也是可以答复的。
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13 GB显存，现在我的显存够用了，看一下占用情况。
大约12.5 GB，跑起来毫无压力。
不过，我们也注意到，每次提问都会增加一些显存的占用，试了几次，大概从10-50 MB不等，按照最大的50 MB来算，大概可以响应200次以上的对话，实际情况得以后测一下才能验证了。
终于把ChatGLM3在本地跑起来了！那服务器的耗电情况怎么样呢？
功能稳定之后，平均功功率大概在350瓦左右，计算时的最大功率大概能到850瓦，也就是说，如果本地运算，一小时的电费大概是4毛5，不便宜啊！
最后，分享一下ChatGLM3的在线文档：
https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/WvQbwIJ9tiPAxGk8ywDck6yfnof
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