哈嘍，大家好。

今天給大家分享一個開源的大語言模型ChatGLM-6B。

十幾天的時間，就收獲了近 1w 個 star。

ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構，具有 62 億參數。結合模型量化技術，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術，針對中文問答和對話進行了優化。經過約 1T 標識符的中英雙語訓練，輔以監督微調、反饋自助、人類反饋強化學習等技術的加持，62 億參數的 ChatGLM-6B 已經能生成相當符合人類偏好的回答。

大家都可以裝在自己的電腦上運行下試試。獨顯最小顯存6G，CPU電腦也可以跑，但很慢。

項目目前只開源了模型和推理代碼，并沒有開源模型的訓練。

運行項目，只需兩個

第一步，下載源碼

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

執行pip install -r requirements.txt 安裝依賴

第二步，運行項目

python web_demo.py

執行后，會自動下載模型文件，大概 4G 左右。

如果是GPU?運行，默認情況下， 模型運行顯存至少 13G，如果顯存不夠，可以修改下 web_demo.py

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

將上述代碼的THUDM/chatglm-6b?改為THUDM/chatglm-6b-int4?，即：改用 int4 量化后的模型，只要是顯存大于6g就可以順利運行。

如果報 CPU 內存不足，把其他軟件關一關，尤其是瀏覽器。

運行成功后， 會自動跳轉瀏覽器頁面，這時候就可以像ChatGPT一樣使用了。

下面是我本地運行的結果，大家可以看看與ChatGPT的差異

自我認知

寫提綱

寫郵件

寫代碼

角色扮演

項目運行還是很簡單的，大家可以跑跑試試。

如果大家覺得本文對你有用就點個 在看 鼓勵一下吧，我會持續分享優秀的 Python+AI 項目。