使用CPU本地部署一个大模型

前言

不少人都想要部署一个自己的本地大模型，但是受限于昂贵的硬件资源只能作罢，即便是量化后的模型也通常要至少5G+（ChatGLM2-6B INT4）的显存。因此我们想到能不能使用CPU来进行部署，当然了，要接受比较慢的推理速度。下面介绍两个开源模型的本地CPU量化部署方案，前提当然是要会一点点魔法。

Llama2

llama2是Meta推出的开源大模型llama的第二代版本，有比较好的效果和社区支持，可惜原始模型对中文不支持。我们这里主要介绍一下基于llama.cpp的cpu部署方案，以及一个中文微调的llama2模型。

这个部署方案主要是llama-gpt，有兴趣的小伙伴可以直接去看一下。下面来进行开始吧！

前期准备

首先还是看一下硬件要求吧，这是不同模型进行推理所需要的内存大小，我们选择的是量化的7b对话模型：

这是7b模型int4量化后的推理速度：

我们选用的平台是Linux，CPU型号当然是越好推理速度越快，但是内存实测至少要有6G。初次之外我们还需要有docker，要支持docker-compose的那种，你不知道自己的docker支不支持？运行docker-compose version看一下。

开始部署

首先把这个仓库：https://github.com/getumbrel/llama-gpt.git 下载到你的目录下，然后cd进去：cd llama-gpt。

接着执行sudo docker compose up命令。这一步会去huggingface上下载Umbrel微调好的模型，顺便下载一个api服务和一个web ui界面。这个模型是比较大的，大概有4GB，另外还有一些依赖虽然比较小但也要看网络条件下载一会。然后等着它启动就可以了。

一切结束后，访问 http://localhost:3000 就可以了，进去以后大概是这样一个页面：

更换模型

但是这是英文模型啊！我们需要更换一下前面提到的中文模型才能进行中文对话。这里我们选用的是LinkSoul-AI提供的模型，g站地址是https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b。还是以7b int4量化模型为例，在这里进行下载。下完完后将这个.bin文件放到我们的llama-gpt/models目录里，然后将原来目录下的模型随便换个名字，然后将我们的中文模型换成刚才模型的模型。再cd ..回到上层目录，执行sudo docker compose down将服务关掉，然后再sudo docker compose up重启就可以了。下面是中文对话例子：

当然还可以换其他的模型，只是要注意只能用llama2的模型，比如https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML/tree/main 提供的模型。越大的模型推理起来会越慢哦。

ChatGLM2

接下来介绍一个汉语“母语”的模型，ChatGLM2。ChatGLM2-6B是清华大学开源的一款中英双语大模型，在中文开源大模型里是效果比较好的一个。贴两个链接：GitHub地址，HuggingFace地址。

我们这个部署方案是基于chatglm.cpp进行的，这是一个类似 llama.cpp 的 CPU 量化加速推理方案，这是g站链接：https://github.com/li-plus/chatglm.cpp。具体的部署步骤实际上在链接上已经写的比较清楚了，我也是按照说明一步一步进行复现是能够成功部署的。

另外这个项目还支持部署百川2 13b大模型，这个模型的效果也是不错的。不过模型需要自己下载，可以去huggingface搜索一下相关内容，关键字chatglm2、量化、q4_0。

ChatGLM2的量化部署方案相比Llama2来说，默认占用的内存资源较少（不推理时），但是推理速度较慢。文章来源地址https://uudwc.com/A/rZ6mv