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環境配置指南

硬件要求

CPU：建議使用多核處理器，如Intel E5-2680v4或更高配置。
內存：至少32GB RAM，以支持大模型的運行。
GPU：支持CUDA或ROCM的NVIDIA顯卡，顯存大于8GB，推薦Tesla M4 24G或更高。
硬盤：足夠的存儲空間以存放模型文件和運行日志。

軟件環境

操作系統：支持Linux系統，如CentOS 7+。
Python：版本3.10及以上。
CUDA：建議安裝CUDA 12.2或更高版本。
其他依賴：如Git、pip等。

確保這些軟件環境的準備可以為后續的模型部署打下堅實基礎。

依賴安裝步驟

首先，你需要安裝Anaconda來管理Python環境和依賴庫。安裝完成后，創建一個新的虛擬環境，并在該環境中安裝GLM-4-9B運行所需的依賴庫。

步驟：

安裝Anaconda（略過，假設已安裝）。
創建虛擬環境：

conda create -n glm4 python=3.10

conda activate glm4

安裝依賴庫：打開GLM-4項目的 requirements.txt 文件，使用pip安裝所有依賴。如果遇到下載失敗的情況，可以嘗試指定國內源（如清華源）或使用wheel文件進行手動安裝。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

這些步驟確保了所有必要的庫和工具都已安裝，為模型的順利運行做好準備。

模型文件下載與安裝

GLM-4-9B的模型文件可以從GitHub或Hugging Face等開源平臺下載。以下是Hugging Face上的下載鏈接：https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat-1m/tree/main。

下載完成后，將模型文件解壓到指定目錄。

下載模型文件

git clone https://github.com/THUDM/GLM-4

模型文件下載(大約36G)

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
apt install git-lfs
git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/glm-4-9b-chat.git

這些步驟將幫助你獲取所需的模型文件并將其準備好，以便在本地機器上使用。

GLM-4-9B運行指南

修改配置文件

根據你的實際路徑，修改項目中的配置文件（如 trans_cli_demo.py），將模型路徑指向你解壓的模型文件。

vim trans_cli_demo.py

MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/root/glm-4-9b-chat')

運行示例腳本

在命令行中執行示例腳本，如 python trans_cli_demo.py，開始與GLM-4-9B進行交互。

cd /root
apt install python3.10-venv
mkdir -pv .virtualenvs/glm-4-9b-chat
python -m venv .virtualenvs/glm-4-9b-chat
source /root/.virtualenvs/glm-4-9b-chat/bin/activate

cd /root/GLM-4/basic_demo
pip install -r requirements.txt

python trans_cli_demo.py

這些步驟將幫助你成功運行模型，并與其進行交互。