一些大语言模型可以下载对应的模型参数后，进行推理和微调。

配置环境

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

!export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
!pip install mindnlp
!pip install mdtex2html
!pip install gradio

首先安装mindspore，mindnlp，mdtex2html，gradio库。

配置huggingface的环境变量。由于huggingface.co被墙访问不了，所以设置镜像hf-mirror.com。这样运行代码后，会从镜像下载模型。

from mindnlp.transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('ZhipuAI/ChatGLM-6B', mirror="modelscope").half()
model.set_train(False)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ZhipuAI/ChatGLM-6B', mirror="modelscope")

一般这种大语言模型和图像生成模型都有封装好的pipeline和API。

这里直接从modelscope下载ChatGLM-6B模型，采用half的半精度，这种简版的模型权重更小，需要的运行占用内存更少，适合推理。设置推理模型。加载对应的分词器。

估计十几二十几分钟下载好模型的参数。

prompt = '你好'
history = []
response, _ = model.chat(tokenizer, prompt, history=history, max_length=20)
response

然后就可以输入问题进行交互了。history模式里面放置之前的对话，每一个是问答元组。

当然这样有最大长度限制，多的部分后面会被截断。

这就是简易部署大语言模型的方式。一般需要提前下载模型参数。主要考虑下载的速度，存储空间是否足够，显存大小。我是在mindspore上面尝试的。当然如果是使用大语言模型的话，最方便的还是使用在线的大语言模型，比如chatgpt4，通义千问，文心一言，kimi，豆包这些吧。