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前言

      最近在看一本《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发和微调》，本文就是讨论ChatGLM3在本地的初步布设。（模型文件来自魔塔社区）

1、建立Pycharm工程

   采用的Python版本为3.11

2、安装对应的包  

2.1、安装modelscope包

 pip install modelscope  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 如下图：

2.2、安装transformers包

pip install transformers==4.40.0  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如下图：

2.3、安装cuda版本的Pytorch

可以参照我的另外一篇博客：

https://quickrubber.blog.csdn.net/article/details/145824058

包的安装顺序：

pip install sympy==1.13.3  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

pip install networkx==3.4.2  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install mkl==2021.4.0  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install "f:\pytorch_\torch-2.3.1+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl"

pip install  sentencepiece  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4、包安装完毕后的版本截图

3、Cpu版本和Cuda版本程序的运行比较

3.1、cpu版本的程序运行

3.2、cuda版本的程序运行

可见相同的情况之下，二者的速度差距还是有点大的。Cuda大概是cpu的14倍左右。

本机使用的配置是cpu是intel i9-9900K，显卡Nvidia Gerforce2080。