云服务器复现ChatGLM6B，GPU就是丝滑

分享如何在云服务器复现ChatGLM-6B，用GPU跑真是丝滑啊。

如果你想在本地复现，可以看往期分享：拥有一个自己的“ChatGPT”，手把手教你部署ChatGLM-6B，CPU也行！GPU更快！

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 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 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。

硬件要求

如果是GPU： 显存需要大于6G。

• ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 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 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。
• ChatGLM-6B-INT8 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的，ChatGLM-6B-INT8 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT8 量化，没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 8G 显存（使用 CPU 即内存）即可推理，具有在嵌入式设备（如树莓派）上运行的可能。
• ChatGLM-6B-INT4 是 ChatGLM-6B 量化后的模型权重。具体的，ChatGLM-6B-INT4 对 ChatGLM-6B 中的 28 个 GLM Block 进行了 INT4 量化，没有对 Embedding 和 LM Head 进行量化。量化后的模型理论上 6G 显存（使用 CPU 即内存）即可推理，具有在嵌入式设备（如树莓派）上运行的可能。
• 如果你本地是GPU跑，请下载 ChatGLM-6B 或者 ChatGLM-6B-INT8 模型