【图书推荐】《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》_《从零开始大模型开发与微调:基于pytorch与chatglm》-CSDN博客

ChatGLM基于GLM架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1TB标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿个参数的ChatGLM-6B虽然规模不及千亿模型的ChatGLM-130B，但大大降低了推理成本，提升了效率，并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。

正如我们在本书开始的时候演示的，ChatGLM可以很轻松地部署在本地的硬件上，当时采用的是THUDM/chatglm-6b-int4。（使用的时候，需要安装一些特定的Python包，按提示安装即可。）

为了后续的学习和再训练，我们直接使用完整的ChatGLM存档结构，代码如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
names = ["THUDM/chatglm-6b-int4","THUDM/chatglm-6b"]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
print("-----------------------")
response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
print(response)

从打印结果来看，此时的展示结果与chatglm-6b-int4没有太大差别。

可以直观地看到，此时的下载较烦琐，下载文件被分成了8部分，依次下载，然后将其系统地合并，如图16-4所示。

需要注意的是，对于下载的存档文件还需要进行合并处理，展示如图16-5所示。

最终展示的结果如图16-6所示。

请读者自行打印验证这部分内容。需要注意的是，即使问题是一样的，但是回答也有可能不同，因为我们所使用的ChatGLM是生成式模型，前面的生成直接影响了后面的生成，而这一点也是生成模型不好的地方，前面的结果有了波动，后面就会发生很大的变化，会产生滚雪球效应。

本文节选自《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》，获出版社和作者授权发布。

《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM（人工智能技术丛书）》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)