本文介绍如何在本地 Windows 环境下离线部署 ChatGLM-6B 大语言模型。涵盖环境配置（Python、CUDA、PyTorch）、代码克隆与依赖安装、模型下载及运行步骤。通过私有化部署保障数据安全，适用于金融、医疗等对隐私要求高的场景。文中提供了详细的命令行操作指南及常见问题排查建议，帮助开发者快速搭建本地 AI 推理服务。
大模型的应用通常包含三个阶段：直接使用、使用 API 定制应用程序、以及离线部署加微调以实现私有数据模型化。作为技术从业者，关注第二和第三阶段尤为重要。本文将详细介绍如何在本地 Windows 环境下从 0 开始离线部署 ChatGLM-6B 大语言模型。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 GLM 架构，拥有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。
推荐硬件配置：
ChatGLM-6B 可在最小 6GB 显存上运行，但为了获得流畅体验，建议显存不低于 16GB。如果没有合适的本地显卡，也可以考虑租用云服务商的 A100 GPU 服务器进行试用。
前往 Python 官网下载并安装 Python。安装过程中务必勾选'Add python.exe to PATH'，以便在命令行中直接调用 Python。
安装完成后，打开终端输入以下命令验证版本：
python --version
确保输出为 Python 3.8 或更高版本。
PyTorch 对 CUDA 版本有特定要求。目前 PyTorch 稳定版通常支持 CUDA 11.8。请前往 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit Archive 中的 11.8 版本。
安装完成后，可通过 nvcc --version 检查是否安装成功。
根据 CUDA 版本，在 PyTorch 官网获取对应的安装命令。例如，对于 CUDA 11.8 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
从 Git 官网下载并安装 Git for Windows，确保将 Git Bash 添加到系统路径，方便后续克隆代码库。
使用 Git 命令克隆官方仓库：
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git
cd ChatGLM-6B
进入项目目录后，安装所需的 Python 依赖包：
pip install -r requirements.txt
如果网络不稳定，建议使用国内镜像源加速安装。
默认情况下，代码执行时会自动下载模型。若无法自动下载，需手动下载模型文件。
D:\chatglm-6b-models。启动 Python 交互环境或直接运行推理脚本。在项目根目录下，通常存在 run.py 或类似脚本用于演示。
命令行运行示例：
python run.py
程序启动后，模型会加载权重并初始化对话接口。首次运行可能需要几分钟时间下载或加载模型。
预期输出： 当输入问候语时，模型应返回类似以下内容：
'你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。'
至此，大语言模型的离线部署已完成。你可以尝试输入复杂问题，观察模型的生成效果。
ChatGLM-6B 支持长上下文处理。在生成文章或长内容时，可能需要等待约 10 秒左右。可以通过调整 max_length 参数来控制生成长度。
性能优化建议：
私有模型离线部署是指将机器学习模型部署到私有环境中，以保证数据安全和隐密性。这种部署方式适用于金融、医疗、法律等对数据安全要求极高的行业。
主要优势：
通过上述步骤，开发者即可在本地构建安全可控的大模型应用环境，充分发挥 AI 技术的生产力。
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