mac M系列芯片安装chatGLM3-6b模型

1 环境安装

1.1 mac安装conda.

下载miniconda，并安装

curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
sh Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

1.2 创建虚拟环境并激活

创建名为chatglm3的虚拟环境，python版本为3.10.2
激活环境（后续要在这个环境安装pytorch及依赖包）

conda create -n chatglm3 python==3.10.2
conda activate chatglm3

1.3 安装pytorch-nightly

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly

1.4 下载chatglm3 代码

1 下载地址，git地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3
2 进入代码中，安装依赖包

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3-main
pip install -r requirement.txt

2 模型下载

推荐使用方式3下载，可以下载任意开源大模型，且速度飞快，没有墙限制

方式1: 直接在huggingface官网下载（国内比较难）

https://huggingface.co/dwdcth/chatglm3-6b-int4

方式2 使用国内镜像

https://hf-mirror.com/dwdcth/chatglm3-6b-int4

方式3

• 使用modelscope下载
  https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary

• 安装魔塔依赖
  pip install modelscope -U

• 代码中的路径即为要下载的模型，可以自行选择模型下载（mac 16G推荐下载int4）
  model_dir = snapshot_download(‘ZhipuAI/chatglm3-6b’, revision=‘v1.0.1’)

• 模型默认保存路径为家目录下， ~/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/ChatGLM3-6B/

1 安装依赖
pip install modelscope -U

2 使用代码下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b", revision = "v1.0.0")

3 模型使用

1 修改web_demo2.py中的device为"mps"
DEVICE = ‘mps’
如果测试cli_demo.py文件，修改如下代码，模型需要时float()类型的，不然会报错。(不过好像还没有用到mps，待测试)
DEVICE = ‘mps’
model = AutoModel.from_pretrained(TOKENIZER_PATH, trust_remote_code=True).float()

# web_demo2.py 运行
streamlit run basic_demo/web_demo2.py 

4 模型web展示

streamlit run basic_demo/web_demo2.py