ChatGLM3是一款强大的本地部署AI聊天机器人，它基于先进的自然语言处理技术，为用户提供安全、私密且高效的对话体验。
保姆级一步步将智谱AI部署到本地的指南适用于需要在本地独立运行AI模型的人群。
### ChatGLM3 介绍与本地部署指南
#### 一、ChatGLM3 介绍
ChatGLM3 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的一款对话预训练模型。该系列中的开源版本 ChatGLM3-6B 继承了前两代模型的优点，并进一步提升了其性能和功能。相较于之前的版本，ChatGLM3-6B 主要有以下几个方面的改进：
1. **更强大的基础模型**：ChatGLM3-6B 的基础模型在训练过程中采用了更加多样化的数据集、增加了更多的训练步数，并优化了训练策略。这使得 ChatGLM3-6B 在处理语义理解、数学计算、逻辑推理、代码编写以及知识问答等多种类型的任务时表现得更为出色，在同类模型中处于领先地位。
2. **更完整的功能支持**：ChatGLM3-6B 除了支持基本的多轮对话外，还新增了对工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）以及 Agent 任务的支持。这些扩展功能极大地提高了模型的应用范围和实用性。
3. **更全面的开源序列**：除了 ChatGLM3 对话模型本身外，还开源了基础模型和长文本对话模型，这意味着开发者可以根据自己的需求选择不同的模型进行定制化开发。
#### 二、硬件要求
为了顺利部署 ChatGLM3-6B，建议具备以下硬件条件：
- 至少配备 NVIDIA RTX 2080Ti 或更高性能的显卡；
- CPU 主频不低于 3GHz，内存不低于 16GB；
- 硬盘空间至少预留50GB用于存储模型及相关文件。
#### 三、部署步骤
下面是将 ChatGLM3 部署到本地的具体步骤：
1. **安装 Git**
- 安装 Git 可以方便地从 GitHub 上拉取项目代码。下载并安装最新版本的 Git。
2. **安装 Miniconda3**
- Miniconda3 是一个轻量级且包含 Python 和 Conda 的发行版，非常适合用来创建隔离的 Python 环境。
- 访问官方网站下载并安装最新版本。
3. **下载模型**
- 从智谱 AI 提供的链接获取 ChatGLM3-6B 的模型文件。注意检查文件完整性。
4. **下载仓库中的程序**
- 使用 Git 将 ChatGLM3-6B 源代码库克隆到本地计算机上。
5. **使用 Conda 创建虚拟环境**
- 在命令行中使用 Conda 命令创建一个新的虚拟环境，并激活该环境。
6. **安装程序依赖包**
- 根据项目文档的要求，使用 pip 或 conda 安装所有必要的依赖包。
7. **运行程序**
- 根据文档指引启动 ChatGLM3-6B 服务。确保所有配置正确无误。
8. **低配版运行程序**
- 如果硬件资源有限，可以考虑以下两种方法来降低运行成本：
- 使用模型量化技术减少内存占用；
- 尝试仅使用 CPU 来运行 ChatGLM3-6B。
#### 总结
通过上述步骤，用户可以将 ChatGLM3 成功部署到本地环境中。ChatGLM 不仅在性能上有所提升，而且在功能支持方面也更加丰富。无论是对于需要本地独立部署 AI 模型的专业人士，还是对于希望探索先进对话技术的研究人员来说，都是一个非常有价值的选择。随着模型开源社区的不断壮大和完善，未来 ChatGLM 还有望带来更多的创新和应用。
5星
