写这篇文章是几个月前了，现在模型和框架已经更新了好几轮了，但不影响吧，后面会把这几个月的发展专门用一篇文章补上。
在上一篇中，硬件全都准备好了，软件也已经安装完成，相应的配置都已经做完，终于要开始使用大模型了，后面这些天，我们会从最最基础的开始，一步一步来玩转大模型，目前各种各样的傻瓜教程都已经很多了，不管是本地模型部署还是API形式调用openAI，都有很多教程，从大模型的部署，使用，langchain使用，微调模型等等方方面面，都有很多教程，也有以一个例子，比如如何做一个自己的私人知识库这种来讲解大模型的。
既然已经有了硬件和软件，那么我们也来整一个开胃菜吧，首先，不管怎么样，先得跑起来一个大模型吧，然后和他对对话之类的，也算对大模型的使用有个初步的了解吧，OK，啥也不说了，开始干。
选择模型
在模型的选择上，我们没有选llama这种最流行的，一是它比较大，难以下载，二是不是一般人的电脑都能跑起来的，三是原生的llama不支持中文，还需要找已经完成中文微调的模型。所以，为了简便，我们选择清华大学的ChatGLM2-6B这个模型，顾名思义，他有60亿个参数，用来玩已经足够了。
首先，找到模型所在的位置：
- huggingface : huggingface.co/THUDM/chatg…
直接git clone 下来就好，没有必要安装git lfs，因为huggingface的速度实在是太慢了，使用git把这个十几GB的模型拖下来太慢了，有两种方式，一是找到模型地址使用迅雷下载，再覆盖掉。
另外，也可以到这里cloud.tsinghua.edu.cn/d/674208019… 来下载，这是清华的官网，速度会快很多，也可以使用迅雷。
全部下下来以后，我们的目录大概长这样子，红框部分是单独下下来的文件：
好了，代码已经准备好了，接下来就可以开始尝试加载模型了。
加载模型
准备工作
使用conda命令，新建一个python环境，来专门做chatGLM的加载和使用
conda create -c glm
conda activate glm
查看一下python版本，如果此环境中没有python，可以使用conda安装一个，默认会安装一个3.11.X的版本
conda install python
接下来，需要安装必要的包，在huggingface上已经写明了需要哪些包
pip3 install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate
实际上这些包中transformers和torch我们已经安装好了，只需要安装其他的对应包就可以了。
代码编写
代码编写相对比较简单，由于transformers非常好的封装性，我们只需要几行代码就可以完成模型的加载
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/your/path/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
# 加载模型，注意最后调用的to()方法
# 如果你有显卡那么可以写.to("cuda")
# 如果只有CPU的话，写flaot()
# 如果是mac的m1/m2芯片的话，写to("mps")，我的就是这种情况
model = AutoModel.from_pretrained("/your/path/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).half().to('mps')
# 执行模型
model = model.eval()
这里简单说一下第二行：
我这里是.to(‘mps’) 表示我使用的是mac的m芯片，如果你有nv显卡的话，这里可以改成.cuda()，如果你只有CPU的话，可以改成.float()
经过几秒钟的加载，完成了，完成以后就可以开始推理对话了
推理对话
推理对话也非常简单，两行的事：
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
其中history是对话历史，每次对话都会返回一个history，可以放到下一次对话中变成整个对话的上下文，避免chatGLM自己跑题了。response就是chatGLM的回复了。
好了，至此大模型已经完成加载完了并且你也可以和他进行对话了，是不是非常简单，其实只要你机器资源够（如果有显卡的话最好，显存至少需要8GB，没有显卡也没关系，只要你的内存足够大，最好32GB以上），那么很轻松就可以加载出来，然后就可以愉快的和他玩耍了。
干点别的？
既然大模型已经加载上了并且可以进行对话了，那么接下来我们就可以根据已有的能力在上面添砖加瓦了，比如：
- 建立一个web服务器，可以在网页上和他对话了
- 对接到微信公众号或者钉钉机器人上，就可以在微信上和他聊天了
- 按照LangChain框架，可以给他加上向量搜索和上下文提示，完成更为强大的功能，甚至通过插件方式让他具备联网能力，就可以回答一些实时的问题了
这里，我用他给我女儿写了一篇暑假作业。。。
总的来说，还行吧，自己再润色润色，修改修改也可以交了，你也可以试试别的，我觉得虽然说没有chatGPT3.5或者chatGPT4那么惊艳，但一般的废话文学也差不多够了，毕竟免费的，还要啥自行车。
尾声
今天通过简单的几行代码，就加载了一个大模型并且还用他为女儿写了个暑假作业，整体感觉非常简单，现在写代码已经完全不像之前了，很多东西前人都帮你搞好了，你只要像搭积木一样搭起来就可以了，这是程序员的幸福还是悲哀呢？
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