趋动云端部署ChatGLM3-6B

本部分主要内容：
1.熟悉趋动云项目创建流程
2.动手部署ChatGLM3-6B模型

1.项目创建

首先是趋动云的项目的创建，其主要以项目为载体，一个项目内可以进行三个主要流程：开发，训练及可视化，本次Task主要使用开发流程。项目的创建是流程模块化的，按照框架填内容就行。

前两个项目的文档内容（果然文档是最重要的啊），最简单的名称和简介。然后是开发所需要的代码，分两种，本地上传需上传压缩包，外部代码库没有试过。然后是运行环境，可以直接导入公开的镜像。趋动云有许多官方镜像，这是给人感觉最方便的地方。然后是数据和模型，这里也有很多公开的内容，可以直接绑定。最后几个是项目的整理和协作方面的内容。代码+环境+数据+模型，一站式服务，简单清晰。

2.模型部署

模型的部署大致分两个步骤，环境的适配，代码的适配。
环境适配主要是升级镜像环境，安装依赖：

apt-get update && apt-get install unzip

就是这一步之前，需不需要有个换源的介绍？（否则有可能升级失败）但感觉镜像是已经换过了，速度很快，流畅进行。

git config --global url."https://gitclone.com/".insteadOf https:/

因为github国内限速，需要修改源，有一点建议，这里改为 insteadOf https://github.com/感觉会更好点。

参考：git clone 换源 / GitHub 国内镜像
然后是升级pip及下载仓库，仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
按照requirement.txt下载依赖，因为镜像有torch了，这里的requirement.txt需要把torch去掉。（这里的依赖带版本号的，真好）
以上环境就OK了，接下来是适配代码，需要修改模型加载的位置，以及设置gradio服务本地运行。
修改模型加载位置，在两个demo文件中，把get_model()中的默认加载位置"THUDM/chatglm2-6b"改为"/gemini/pretrain"或者相对路径"…/…/pretrain"

然后是修改web_demo.py中最后一行（web_demo.py是gradio框架，web_demo2.py是streamlit框架服务）

demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True)
# 说明： 如果返回 “To create a public link, set share=True in launch().”，
# 可能是 frpc 下载与安装失败，可在代码中设置程序本地运行以规避
# 改为下面形式，其中77应该是你镜像开放的端口号，我这里是77
demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True, server_name='0.0.0.0', server_port=77)

以上代码适配完毕。接下来，运行！

// 在ChatGLM3文件夹下运行
// gradio
python web_demo.py

// streamlit
// 需要根据启动后出现的端口号，新增一个容器外部端口，再用外部访问链接访问后，就可以加载模型了
streamlit run web_demo2.py

运行效果，很丝滑
gradio:

streamlit:

3.总结

趋动云平台的使用还是十分简洁的，本地项目代码可保存，也可以方便地使用临时制作镜像功能制作镜像（虽然只有10次），社区中镜像资源，模型与数据都比较多，一切都是现成的，上桌就可以吃饭，过程很丝滑，对小白友好。这次依赖中都包含版本号，没有因为依赖版本问题导致部署失败，很赞。ChatGLM3-6B的效果也还可以，特别是对中英文的支持，感觉是国内最好的基础模型，期待其微调的表现。

参考

1.如何用免费GPU线上跑AI项目实践【DataWhale】
2.配置pip国内源链接