在构建大模型的过程中，选择合适的基座模型至关重要，本文以表现优异的开源基座模型ChatGLM3-6B为例，详细指导如何进行环境安装与模型加载。本文涵盖了从代码调用到网页版、命令行等多种加载方式，并提供了低成本部署策略，如模型量化、CPU部署、Mac部署和多卡部署。对于希望构建个性化大模型的用户，我们将展示如何使用自己的数据集对ChatGLM3-6B进行微调，包括数据准备、有监督微调以及部署自定义模型。此外，文章还提供了应对挑战与解决技巧，如灾难遗忘问题的解决方案和程序思维提示方法，以提升模型性能。为了帮助开发者深入学习，我们整理了丰富的学习资源与支持，包括AI大模型入门路线图、报告合集、经典PDF资料及商业化落地方案，旨在推动AI大模型技术的发展。

一、选择基座模型与环境搭建

在构建大模型的过程中，选择合适的基座模型是至关重要的一步。这里以ChatGLM3-6B为例，它是在多个评测数据集中的表现优异的开源基座模型之一。接下来，我们将详细说明如何进行环境安装与模型加载：

1.1 环境安装

首先，需要安装相关的开发环境和依赖包。通过Git从GitHub仓库中克隆ChatGLM3-6B的代码，并确保使用了合适的依赖版本：

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

对于依赖的transformers库和torch，推荐使用版本4.30.2和2.0及以上版本，以确保获得最佳推理性能。

1.2 模型加载

加载ChatGLM3-6B模型可以有多种方式，包括通过代码调用、网页版、命令行或工具调用等。

• 代码调用：通过transformers库加载并进行基础对话示例。

  from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
  model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
  model.eval()
  response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
  print(response)
  

• 网页版：使用Gradio或Streamlit在线交互界面。

  • Gradio：启动基于Gradio的示例界面的命令。
  • Streamlit：启动基于Streamlit的网页版的命令。

• 命令行：在命令行界面进行交互式对话。

  python cli_demo.py
  

• 本地加载：如果网络环境不佳，可以从本地仓库加载模型，先执行git lfs install安装Git LFS，然后下载模型参数。

二、低成本部署策略

部署大模型时，考虑成本优化和资源效率至关重要。以下是一些低成本部署策略：

2.1 模型量化

通过降低模型精度（例如，从FP16到FP4）来减少内存占用和加速推理速度。这可以通过模型量化来实现：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).quantize(4)

2.2 CPU部署

在没有高性能GPU的环境下，可以使用CPU进行推理。这需要预先调整模型以适应CPU环境，例如：

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True).float()

2.3 Mac部署

对于Mac用户，可以利用MPS（Metal for Machine Learning）后端来加速推理过程。请注意，直接加载大模型通常需要较多的内存，考虑使用虚拟内存时需要评估性能影响。

2.4 多卡部署

在多GPU环境中，通过模型并行化策略可以有效利用额外的计算资源。使用accelerate库可以轻松地将模型分割到多个GPU上：

from accelerate import Accelerator
model = Accelerator().prepare(model)

三、构建个性化大模型

为了适应特定的应用场景，需要对基座模型进行微调。以下步骤展示了如何使用自己的数据集对ChatGLM3-6B进行微调：

3.1 数据准备

首先，下载并准备数据集，如广告文案生成所需的AdvertiseGen数据集。数据集应被分割为训练集和验证集，并按照预期的键值格式存储。

3.2 有监督微调

通过修改微调脚本中的参数来适应新的数据集和任务：

bash ds_train_finetune.sh --model_name_or_path ../models/chatglm3-6b --train_file AdvertiseGen/train.json --test_file AdvertiseGen/dev.json --prompt_column content --response_column summary --learning_rate 1e-5 --num_train_epochs 1

3.3 部署自定义模型

微调完成后，使用Streamlit启动模型，实现与用户的交互：

streamlit run web_demo2.py

四、应对挑战与解决技巧

3.4 灾难遗忘问题

通过引入多样化的数据集进行微调，以增强模型的泛化能力，减轻灾难遗忘问题。

3.5 程序思维提示

对于数值推理和复杂计算，可以采用思维程序提示（Program of Thoughts Prompting）方法，将计算部分与推理过程分离，利用外部的计算引擎执行计算任务。

五、学习资源与支持

为了帮助广大开发者，我们整理了一份丰富的学习资源包，包括：

• AI大模型入门路线图：提供从基础到进阶的全面学习路径。
• 640套AI大模型报告合集：海量报告以助你深入理解大模型的最新进展。
• 经典AI大模型PDF资料：精选书籍和论文，涵盖理论与实践。
• 商业化落地方案：探索大模型在不同行业的应用案例。

通过这些资源，无论是初学者还是资深开发者，都能找到适合自己的学习路径和实践机会，共同推动AI大模型技术的发展。