环境准备
在autodl平台中租一个4090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu22.04)–>12.1
接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab， 图像 并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。
pip换源和安装依赖包
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install modelscope==1.9.5
pip install "transformers>=4.37.0"
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
pip install transformers_stream_generator==0.0.4
pip install tiktoken
考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境。点击下方链接并直接创建 AutoDL 示例即可。（vLLM 对 torch 版本要求较高，且越高的版本对模型的支持更全，效果更好，所以新建一个全新的镜像。） https://www.codewithgpu.com/i/datawhalechina/self-llm/GLM-4
模型下载
使用 modelscope 中的snapshot_download函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数cache_dir为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要 2 分钟。
mport torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')
代码准备
在/root/autodl-tmp路径下新建 ChatBot.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出issue。
# 导入所需的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import torch
import streamlit as st
# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
st.markdown("## ChatGLM4")
"[开源大模型食用指南 self-llm](https://github.com/datawhalechina/self-llm.git)"
# 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在0到1024之间，默认值为512
max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1)
# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 ChatGLM4 Chatbot")
st.caption("🚀 A streamlit chatbot powered by Self-LLM")
# 定义模型路径
mode_name_or_path = 'autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat'
# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
# 从预训练的模型中获取tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
# 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)
return tokenizer, model
# 加载Qwen1.5-4B-Chat的model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()
# 如果session_state中没有"messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]
# 遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])
# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
# 将用户的输入添加到session_state中的messages列表中
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
# 在聊天界面上显示用户的输入
st.chat_message("user").write(prompt)
# 构建输入
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
# 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
# 在聊天界面上显示模型的输出
st.chat_message("assistant").write(response)
# print(st.session_state)
运行 demo
在终端中运行以下命令，启动streamlit服务，并按照 autodl 的指示将端口映射到本地，然后在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ ，即可看到聊天界面。
streamlit run /root/autodl-tmp/ChatBot.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
如下所示：
