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目录

前言

为什么本地部署

目前的工具

vllm

介绍

下载模型

安装vllm

运行

存在问题

chatglm.cpp

介绍

下载

安装

运行

命令行运行

webdemo运行

GPU推理

ollama

介绍

下载

运行

运行不同参数量的模型

存在问题

lmstudio

介绍

下载

使用

下载模型文件

加载模型

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前言

为什么本地部署

正常我们要调用大模型，就需要将企业或个人信息传递到外部的大模型服务器，这种情况在目前极为重视数据安全的情况下，可能就有问题了。但是，本地部署大模型就没有这个问题，本地部署大模型后，不需要联网即可调用大模型，就没有了通过调用外部大模型导致数据泄露的问题。

再一个一说起大模型，不管训练还是推理，一般都是需要GPU。能不能有一些方法实现本地也可以部署大模型进行推理？

以上也就是写这一篇的初衷了。

目前的工具

目前有vllm、chatglm.cpp（llama.cpp也类似是通过C++实现）--提供编程能力，可以命令行运行，可以提供webapi

Ollama--命令行运行，可以提供webapi

lmstudio--纯界面操作

vllm

介绍

vllm主要作用其实是可以提高推理性能，但是必须在linux下运行，而且必须有GPU

官网地址

vllm官网 Welcome to vLLM! — vLLMhttps://docs.vllm.ai/en/latest/

下载模型

这里以下载千问7B为例，由于模型文件会比较大，因此安装git的lfs插件

git lfs install
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat

安装vllm

安装的话，为了避免python环境冲突问题，先通过conda创建一个新的虚拟环境

然后pip install vllm

也可以先从github下载，再去安装

vllm github地址https://github.com/vllm-project/vllm

运行

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server  --model="Qwen/Qwen-7B-Chat" --trust-remote-code --port 1234

注意：--model参数这里，如果之前已经下载了模型文件，这里是参数值改为模型文件路径，否则设置为模型名，然后会自动下载

注意2：通过aipost工具调用大模型，model参数需要和如上cmd运行命令的--model参数一致，否则会提示找不到model，这个我觉得是比较不好的一点

存在问题

1）通过apipost工具调用webapi，回答完，还会继续输出其他内容

一样，没搞懂为啥

补充：运行增加VLLM_USE_MODELSCOPE=True 推理速度会快很多，即：

VLLM_USE_MODELSCOPE=True python -m vllm.entrypoints.openai.api_server  --model="Qwen/Qwen-7B-Chat" --trust-remote-code --port 1234

说是通过魔塔进行了加速，但是其所以然还没搞明白。

chatglm.cpp

介绍

chatglm.cpp主要通过C++编译，实现性能的提升

下载

git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp
git submodule update --init --recursive

第二句主要是用于当前代码还引用了其他第三方代码库的情况，用于嵌套更新代码状态

安装

安装相关包

python3 -m pip install torch tabulate tqdm transformers accelerate sentencepiece

用于 convert.py 将 ChatGLM-6B 转换为量化的 GGML 格式。要将 fp16 原始模型转换为 q4_0（量化 int4）GGML 模型，请运行：

python3 chatglm_cpp/convert.py -i THUDM/chatglm3-6b -t q4_0 -o chatglm3-ggml.bin

运行

命令行运行

第一步：使用 CMake 配置项目并在当前目录下创建一个名为 "build" 的构建目录

cmake -B build

第二步：使用先前生成的构建系统文件在构建目录 "build" 中构建项目，采用并行构建和 Release 配置

cmake --build build -j --config Release

第三步：运行

./build/bin/main -m chatglm3-ggml.bin -p 你好

注意：这里cmake在linux下没问题，在windows下需要通过VS（Visual Studio）安装C++ Cmake工具

webdemo运行

python3 ./examples/web_demo.py -m chatglm3-ggml.bin

注意：这里可能会出错，提示找不到chatglm_cpp，这个时候可以先pip install .（.就是代表安装当前代码包，或.替换为chatglm_cpp也可以，或者去chatglm.cpp项目的Github网站--release下载对应系统对应python版本的whl文件进行安装也可以）

GPU推理

chatglm.cpp主要是用于让普通CPU也可以进行推理，因此默认它是CPU推理。但是不妨碍它可以GPU推理，毕竟效率更高。

cmake的时候，增加-DGGML_CUBLAS=ON，即可实现命令行运行通过GPU推理

webdemo运行的话，也需要对pip install .增加同样的参数，完整命令：CMAKE_ARGS="-DGGML_CUBLAS=ON" pip install .，这个时候再次运行webdemo即可实现GPU推理

ollama

介绍

ollama主要简化了部署大模型的复杂度

github地址：ollama/ollama：启动并运行 Llama 2、Mistral、Gemma 和其他大型语言模型。 (github.com)https://github.com/ollama/ollama

github上可以看ollama相关介绍，包括如何使用

下载

ollama一开始主要支持linux，docker也可以，目前有windows下的预览版可以下载

ollama官网 windows预览版下载https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

运行

安装完成即可通过cmd窗口使用ollama命令来运行大模型（注意第一次会先下载模型文件，我这里用的llama2的大小是4G多，还可以）

接下来就可以输入进行大模型对话了

不过命令行在实际应用中不方便，那么也可以通过ollama实现webapi调用方式

ollama serve--启用server模式

ollama run llama2（这里就是具体模型名称）

接下来即可通过postman、apipost等工具调用大模型了

注意这里地址是：localhost:11434/api/chat

运行不同参数量的模型

同一个模型，一般会有多个参数量，一般有7B、13B

如上运行ollama run llama2，其实是按默认参数量下载并运行模型了，也可以设置参数量

如：ollama run gemma:2b

:2b即具体参数量

存在问题

1）命令行下速度很快，但是webapi方式就很慢。可能还是在windows下还是预览版，没那么稳定

还没搞懂咋回事，现在只是初步知道了怎么用。后面再试试其他模型，看看是不是模型的问题

lmstudio

介绍

lmStudio是一个很简单的大模型使用工具，直接安装客户端，完全界面操作，无需编辑代码、无需运行命令，即可纯界面操作来使用大模型。

非常适合不懂技术的人员使用

下载

访问lmstudio官网LM Studio 官网 - Discover, download, and run local LLMshttps://lmstudio.ai/

选择对应操作系统的版本下载即可 

使用

下载模型文件

打开软件默认界面，就是一个搜索框，输入你需要使用的模型名，点击Go进行搜索。

常用的模型，如LLama2、Gemma、QWen等

注：这里只能是开源大模型

在搜索结果页面，左侧是搜索结果，点击左侧其中一个结果，右侧显示出所有可以下载的文件，主要是量化参数不一样，一般选择q4_0的即可，选择对应文件下载即可。

页面最下方会显示下载进度

加载模型

模型文件下载完成，点击最左侧“AI Chat”图标，在最上方有个模型列表，选择下载的模型文件，会自动加载模型文件

接下来，就可以进行模型对话了