https://www.toutiao.com/article/7355001335110025791/
https://github.com/THUDM/ChatGLM3
- 下载模型
下载模型需要用到git的LFS扩展，windows系统在https://git-lfs.com下载LFS，下面是ubuntu系统安装LFS的方式，其他linux系统可以参考文档https://github.com/git-lfs/git-lfs/blob/main/INSTALLING.md
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bashapt-get install git-lfsgit lfs install安装好LFS后就可以下载了，huggingface比较慢，可以在魔搭社区下载
https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary
执行以下命令，等待下载完成，总共24G。
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
2.安装部署
本文介绍两种部署方式，一种是使用上一篇介绍的25.7k star! 用langchain-chatchat部署私有化RAG知识库，另一种是使用ChatGLM官方项目部署。
2.1 在langchain-chatchat中使用
在上一篇文章中，我们使用docker部署了langchain-chatchat，但是默认模型是chatglm2-6b，现在只需要将模型修改为chatglm3-6b就可以了，将下载好的chatglm3-6b拷贝到docker容器的根目录下：
docker cp chatglm3-6b 你的容器名称:/
chatchat在容器的/langchain-chatchat目录，进入容器，再进入configs目录：
docker exec -it 你的容器名称 /bin/bashcd /langchain-chatchat/configs
编辑model_config.py文件，在llm_model中增加chatglm3-6b，如图所示：
将LLM_MODELS中的chatglm2-6b修改为chatglm3-6b，如图所示：
修改后重启容器，再打开，这里就变成chatglm3-6b了。
2.2 使用ChatGLM官方项目部署
如果没有部署chatchat，也可以使用ChatGLM官方项目部署。
使用git下载ChatGLM源码
git clone git@github.com:THUDM/ChatGLM3.git
进入ChatGLM3源码目录，使用清华镜像安装依赖：
cd ChatGLM3-mainpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
- 运行
如果使用chatchat项目部署，直接在页面上选择chatglm3-6b就可以聊天了。下面是使用ChatGLM3项目部署的用法。
ChatGLM3项目提供了多个demo，进入相应demo目录下，修改模型路径运行就可以，下面以gradio网页demo举例说明，其他同理。
进入basic_demo目录
cd basic_demo
修改web_demo_gradio.py，将MODEL_PATH的值改为第一步下载好的模型路径：
运行
python3 web_demo_gradio.py
在浏览器打开http://localhost:7870就可以聊天了
- 无缝替换openAI
ChatGLM提供了openai标准的API，通过这个API我们可以将任何接入openai的应用无缝切换为私有化部署的ChatGLM3。
cd openai_api_demo
修改api_server.py，将MODEL_PATH的值改为第一步下载好的模型路径：
后台运行：
nohup python3 api_server.py &
这样就启动了openai接口的服务，可以把私有化部署的ChatGLM3当openai用了，比如之前文章中247.2k star! 超强大的私有化ChatGPT，支持图像识别/文生图/语音输入/文本朗读，个人电脑可运行！有接入openai的功能，现在我们可以把配置的openai的地址改为本地，从而将open-webui接入ChatGLM3：
其他像各种基于openai的插件、应用等，只要可以配置url，都可以无缝切换为ChatGLM3。
github地址
https://github.com/THUDM/ChatGLM3
