前面两章分别有讲到基于MacBook Pro M1芯片运行chatglm2-6b大模型和如何在本地部署chatGLM3,但是如果你的Mac的配置比较低，也没有足够的内存，然后还想运行大模型的话，那么接下来就给大家带来 基于ChatGLM.cpp实现低成本对ChatGLM3-6B的量化加速。

1. 参考

• ChatGLM.cpp
• conda安装

2. ChatGLM3 介绍

ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B 和更多 LLM 的 C++ 实现，可在 MacBook 上进行实时聊天，是通过基于c++来实现的可以跑在Mac甚至windows环境下，特点如下：

• 基于ggml的纯C++实现，工作方式与llama.cpp相同。
• 通过 int4/int8 量化、优化的 KV 缓存和并行计算加速内存高效的 CPU 推理。
• 具有打字机效果的流式生成。
• Python 绑定、Web demo、API server和更多可能性。

同时支持的如下硬件平台和模型：

• 硬件：x86/arm CPU、NVIDIA GPU、Apple Silicon GPU
• 平台：Linux、MacOS、Windows
• 模型：ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, ChatGLM3-6B, CodeGeeX2, Baichuan-13B, Baichuan-7B, Baichuan-13B, Baichuan2, InternLM

详细介绍参考官方README介绍。

3. 本地运行

3.1 硬件配置

• 芯片：Apple M1 Pro
• 内存：32 GB

3.2 下载ChatGLM3代码

cd /Users/joseph.wang/llm
git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git
cd chatglm.cpp

3.3 量化模型

安装加载和量化拥模型所需的软件包

conda create -n ChatGLM3 python=3.11
conda activate chatglm2vi m
python3 -m pip install -U pip
python3 -m pip install torch tabulate tqdm transformers accelerate sentencepiece

使用convert.py转化ChatGLM3为量化的GGML格式，如将fp16原始模型转换为q4_0(量化int4) GGML模型，运行命令如下：

python3 chatglm_cpp/convert.py -i ../chatglm3-6b/ -t q8_0 -o chatglm3-ggml-q8.bin

关于转换的具体参数：

• -i：指加载模型的路径
  • ChatGLM-6B: THUDM/chatglm-6b, THUDM/chatglm-6b-int8, THUDM/chatglm-6b-int4
  • ChatGLM2-6B: THUDM/chatglm2-6b, THUDM/chatglm2-6b-int4
  • ChatGLM3-6B: THUDM/chatglm3-6b
  • CodeGeeX2: THUDM/codegeex2-6b, THUDM/codegeex2-6b-int4
  • Baichuan & Baichuan2: baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat, baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat, baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat
• -t：指量化类型
  • q4_0: 4-bit integer quantization with fp16 scales.
  • q4_1: 4-bit integer quantization with fp16 scales and minimum values.
  • q5_0: 5-bit integer quantization with fp16 scales.
  • q5_1: 5-bit integer quantization with fp16 scales and minimum values.
  • q8_0: 8-bit integer quantization with fp16 scales.
  • f16: half precision floating point weights without quantization.
  • f32: single precision floating point weights without quantization.
• -l：指将LoRA 权重合并到基本模型中。

3.4 编译和运行

3.4.1 编译

cd /Users/joseph.wang/llm/chatglm.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --config Release

3.4.12 运行

#单句提问
./build/bin/main -m chatglm3-ggml-q8.bin -p 你好
#交互提问
./build/bin/main -m chatglm3-ggml-q8.bin -i

Function调用

Code 解释器

4. python绑定

Python 绑定提供了类似于原始 Hugging Face ChatGLM(2)-6B 的高级聊天和stream_chat 接口。

4.1 安装

#苹果芯片
CMAKE_ARGS="-DGGML_METAL=ON" pip install -U chatglm-cpp

或者

# install from the latest source hosted on GitHub
pip install git+https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git@main
# or install from your local source after git cloning the repo
pip install .

4.2 使用预先转换的 GGML 模型

cd  ~/llm/chatglm.cpp/examples

命令行键入python3进入python环境，输入如下命令

import chatglm_cpp
pipeline = chatglm_cpp.Pipeline("../chatglm3-ggml-q8.bin")
pipeline.chat([chatglm_cpp.ChatMessage(role="user", content="hi,nici to meet you")])

在stream中聊天，请运行以下 Python 示例

cd  ~/llm/chatglm.cpp/examples
python3 cli_demo.py -m ../chatglm3-ggml-q8.bin -i

启动一个web端在浏览器中展示


更高级的web展示

pip3 install streamlit jupyter_client ipython ipykernel
ipython kernel install --name chatglm3-demo --user

修改chatglm3_demo.py脚本中的model path

...
...
MODEL_PATH = Path(__file__).resolve().parent.parent / "chatglm3-ggml-q8.bin"
...
...

streamlit run chatglm3_demo.py

聊天模式

工具调用

画爱心

总结

整体用下来，感觉和如何在本地部署chatGLM3的效果是一样的，速度上感觉还会更快一些，更重要的是资源使用很划算的，机器的内存也不会爆。