[Python] 实测ChatGLM-6B：中文理解竟优于ChatGPT？附开源本地部署教程

前阵子，我想搞个AI客服助手。直接用ChatGPT？它的中文理解虽然还行，但有时候回答总带着一股“翻译腔”，不太像咱们中国人日常说话的习惯。再看看其他国产AI模型，要么收费贵得离谱，要么实际效果差强人意。

就在我一筹莫展的时候，在知乎上看到有人推荐了ChatGLM-6B。

推荐语是：“智谱AI搞的开源双语对话模型，62亿参数，中文理解贼好，还能本地部署。” 说实话，当时我抱着将信将疑的心态。国产开源模型？能有多好用？

但当我真正把它部署好，尝试问了几个问题后，我确实被惊到了。它的回答不仅准确，而且中文表达非常地道，就像真人在和你交流；上下文理解能力也很强，多轮对话后依然能记得之前的讨论内容；更让人意外的是，它还能进行代码生成和文档写作，功能相当全面。这水准，真的不像传统印象中的“开源玩具”。

ChatGLM-6B 是什么？

查阅资料后了解到，ChatGLM-6B 是智谱AI（zai-org）发布的开源双语对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，参数量为 62 亿。在当前的开源模型领域，它的表现相当亮眼。

它的核心优势有哪些？

• 卓越的中文理解：专门针对中英双语优化，中文问答和对话的地道性是其突出亮点。
• 能力与效率平衡：62亿参数在保证较强能力的同时，对硬件要求相对友好。
• 支持模型量化：支持INT4量化，最低仅需约6GB显存即可运行，让消费级显卡也能跑起来。
• 完全开源免费：代码和权重对学术研究完全开放，登记后还可免费商用，极大地降低了研究和应用门槛。
• 支持本地部署：可以部署在本地服务器或个人电脑上，这对于注重数据安全和隐私的场景尤为重要。
• 便于深入研究：其技术文档和模型权重完全开放，非常适合学生、研究者进行学习和二次开发。

如何快速上手？

主要有两种方式：

方法一：在线体验（最快）

最快捷的方式是直接访问其官方体验网站（chatglm.cn），无需任何安装配置，打开网页即可试用。

方法二：本地部署（推荐，掌握主动权）

如果你想完全掌控，或者有数据安全需求，本地部署是最佳选择。步骤也非常清晰：

# 1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/zai-org/ChatGLM-6B.git
cd ChatGLM-6B

# 2. 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 启动命令行交互界面
python cli.py

部署完成后，你就可以在本地与这个强大的大语言模型进行对话了。

实际效果如何？几个场景实测

我尝试了几个不同场景，结果确实令人印象深刻：

1. 中文问答：询问一些涉及中文文化或复杂逻辑的问题时，它的回答不仅准确，用词和句式也更符合中文习惯，在某些语境下比ChatGPT显得更“懂行”。
2. 代码生成：让它编写一个Python网络爬虫，生成的代码结构清晰，包含了必要的注释和异常处理，稍作调整即可运行。
3. 文档写作：给定主题和要求，它能生成结构完整、条理清晰的产品说明或技术文档初稿，极大提升了写作效率。
4. 多轮对话：连续进行十轮以上的对话，它能很好地维持上下文连贯性，准确引用之前对话中的信息，记忆能力出色。

技术上有何独到之处？

研究其背后技术文档，会发现它的“硬核”实力：

1. GLM架构：基于General Language Model架构，该架构本身就对中英双语有良好的支持，这是其中文能力强大的基础。
2. 高质量训练：使用了约1T标识符的中英双语数据进行训练，并结合了监督微调、反馈自助等先进技术。
3. 高效的模型量化：支持INT4/INT8量化，极大地降低了部署门槛，让更多开发者能够体验和使用。
4. 支持高效微调：集成了P-Tuning v2等高效参数微调技术，用户可以在有限的资源下（INT4量化下最低7GB显存）对模型进行定制化微调。

它适合哪些人？

1. 开发者：想要在应用中加入智能对话功能，又希望数据留在本地，ChatGLM-6B是一个极具性价比的选择。
2. 中小企业：需要构建成本可控的AI客服、智能助手等，其强大的中文能力和本地部署特性非常适合。
3. 学生与研究人员：作为学习和研究大语言模型的绝佳素材，完全开源且能力不俗。
4. 普通技术爱好者：对AI感兴趣，希望有一个私有、安全且中文好的AI伙伴，本地部署ChatGLM-6B能很好地满足需求。

需要注意的几点

当然，它也不是完美的：

1. 硬件要求：虽然最低6GB显存可运行，但为了获得更流畅的交互体验，建议使用8GB或以上显存的显卡。
2. 推理速度：62亿参数的模型，其推理速度自然比几亿参数的小模型慢，但在同类尺寸模型中表现不错。
3. 内容安全：作为开源模型，需要注意其可能被引导生成不符合预期的内容，在实际应用中需添加必要的安全护栏。

总结

ChatGLM-6B 彻底改变了我对国产开源AI模型的看法。它证明了我们完全有能力做出在中文场景下表现卓越、且易于获取和部署的先进模型。如果你正在寻找一个中文理解能力强、支持本地部署的AI工具，我强烈建议你试试ChatGLM-6B。

项目仓库地址：https://github.com/zai-org/ChatGLM-6B ，开源免费，欢迎Star和贡献。

这次探索经历让我感慨，人工智能领域的开源生态正在蓬勃发展，像ChatGLM-6B这样的优秀项目，为广大的开发者和技术爱好者提供了强大的工具和无限可能。如果你也在使用或研究类似的AI工具，欢迎在 云栈社区 的相关板块交流分享你的心得。