<!--
 * @Author: zhuww
 * @email: zhuww@sugon.com
 * @Date: 2024-06-13 14:38:07
 * @LastEditTime: 2024-09-30 09:16:01
-->

# ChatGLM

## 论文

`GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling`

- [https://arxiv.org/abs/2103.10360](https://arxiv.org/abs/2103.10360)

## 模型结构

ChatGLM-6B 是清华大学开源的开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 具有更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列。

<div align="center">
<img src="docs/transformers.jpg" width="300" height="400">
</div>

以下是ChatGLM系列模型的主要网络参数配置：

| 模型名称    | 隐含层维度 | 层数 | 头数 | 词表大小 | 位置编码 | 最大序列长度 |
| ----------- | ---------- | ---- | ---- | -------- | -------- | ------------ |
| ChatGLM2-6B | 4096       | 28   | 32   | 65024    | RoPE     | 8192         |
| ChatGLM3-6B | 4096       | 28   | 32   | 65024    | RoPE     | 8192         |
| glm-4-9b    | 4096       | 40   | 32   | 151552   | RoPE     | 131072       |

## 算法原理

ChatGLM系列模型基于GLM架构开发。GLM是一种基于Transformer的语言模型，以自回归空白填充为训练目标， 同时具备自回归和自编码能力。

<div align="center">
<img src="docs/GLM.png" width="550" height="200">
</div>

## 环境配置

### Docker（方法一）

提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/image/dcu/custom)拉取推理的docker镜像：

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250724
# <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
# 若要在主机端和容器端映射端口需要删除--network host参数
docker run -it --name chatglm_vllm --privileged --shm-size=64G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
```

`Tips：若在K100/Z100L上使用，使用定制镜像docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubuntu20.04-py310-zk-v1,K100/Z100L不支持awq量化`

### Dockerfile（方法二）

```
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker build -t chatglm:latest .
docker run -it --name chatglm_vllm --privileged --shm-size=64G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> llama:latest /bin/bash
```

### Anaconda（方法三）

```
conda create -n chatglm_vllm python=3.10
```

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。

* DTK驱动：dtk25.04.01
* Pytorch: 2.4.0
* triton: 3.0.0
* lmslim: 0.2.1
* flash_attn: 2.6.1
* flash_mla: 1.0.0
* vllm: 0.8.5
* python: python3.10

`Tips：需先安装相关依赖，最后安装vllm包`  

环境变量：  
export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1  
export VLLM_NUMA_BIND=1  
export VLLM_RANK0_NUMA=0  
export VLLM_RANK1_NUMA=1  
export VLLM_RANK2_NUMA=2  
export VLLM_RANK3_NUMA=3  
export VLLM_RANK4_NUMA=4  
export VLLM_RANK5_NUMA=5  
export VLLM_RANK6_NUMA=6  
export VLLM_RANK7_NUMA=7  

## 数据集

无

## 推理

### 模型下载

| 基座模型                                                             | 长文本模型                                                                     |
| -------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
| [chatglm2-6b](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)         | [chatglm2-6b-32k](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k) |
| [chatglm3-6b](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)         | [chatglm3-6b-32k](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k)           |
| [glm-4-9b-chat](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat) | [glm-4-9b-chat-1m](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat-1m)         |

### 离线批量推理

```bash
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python examples/offline_inference/basic/basic.py
```

其中，`prompts`为提示词；`temperature`为控制采样随机性的值，值越小模型生成越确定，值变高模型生成更随机，0表示贪婪采样，默认为1；`max_tokens=16`为生成长度，默认为1；
`model`为模型路径；`tensor_parallel_size=1`为使用卡数，默认为1；`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理,`quantization="gptq"`为使用gptq量化进行推理,需下载以上GPTQ模型。

### 离线批量推理性能测试

1、指定输入输出

```bash
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --input-len 32 --output-len 128 --model THUDM/glm-4-9b-chat -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--input-len`是输入seqlen，`--output-len`是输出token长度，`--model`为模型路径，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。若指定 `--output-len  1`即为首字延迟。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。
glm-4-9b-chat-1m模型默认的model_max_length为1024000，官方vllm也尚不支持该长度，模型启动时必须添加--max_model_len(包括后面的启动命令), 经测试，500000左右也可以正常进行推理。

2、使用数据集
下载数据集：
[sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split](https://huggingface.co/datasets/learnanything/sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split)

```bash
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

```bash
python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
```

其中 `--num-prompts`是batch数，`--model`为模型路径，`--dataset`为使用的数据集，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。

### OpenAI api服务推理性能测试

1、启动服务端：

```bash
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve --model THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --tensor-parallel-size 1
```

2、启动客户端：

```
python benchmarks/benchmark_serving.py --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json  --num-prompts 1 --trust-remote-code
```

参数同使用数据集，离线批量推理性能测试，具体参考[benchmarks/benchmark_serving.py]（benchmarks/benchmark_serving.py）

### OpenAI兼容服务

启动服务：

```bash
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code
```

这里serve之后 为加载模型路径，`--dtype`为数据类型：float16，默认情况使用tokenizer中的预定义聊天模板，`--chat-template`可以添加新模板覆盖默认模板,`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。

列出模型型号：

```bash
curl http://localhost:8000/v1/models
```

### OpenAI Completions API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "THUDM/glm-4-9b-chat",
        "prompt": "晚上睡不着怎么办",
        "max_tokens": 7,
        "temperature": 0
    }'
```

或者使用[examples/openai_completion_client.py](examples/openai_completion_client.py)

### OpenAI Chat API和vllm结合使用

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "THUDM/glm-4-9b-chat",
    "max_tokens": 128,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "晚上睡不着怎么办"
      }
    ]
  }'
```

或者使用[examples/online_serving/openai_chat_completion_client.py](examples/online_serving/openai_chat_completion_client.py)

### **gradio和vllm结合使用**

1.安装gradio

```
pip install gradio
```

2.安装必要文件

    2.1 启动gradio服务，根据提示操作

```
python examples/online_serving/gradio_openai_chatbot_webserver.py --model "THUDM/glm-4-9b-chat" --model-url http://localhost:8000/v1 --temp 0.8 --stop-token-ids ""
```

    2.2 更改文件权限

打开提示下载文件目录，输入以下命令给予权限

```
chmod +x frpc_linux_amd64_v0.*
```

    2.3端口映射

```
ssh -L 8000:计算节点IP:8000 -L 8001:计算节点IP:8001 用户名@登录节点 -p 登录节点端口
```

3.启动OpenAI兼容服务

```
VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --host "0.0.0.0"
```

4.启动gradio服务

```
python  gradio_openai_chatbot_webserver.py --model "THUDM/glm-4-9b-chat" --model-url http://localhost:8000/v1 --temp 0.8 --stop-token-ids --host "0.0.0.0" --port 8001"
```

5.使用对话服务

在浏览器中输入本地 URL，可以使用 Gradio 提供的对话服务。

## result

使用的加速卡:1张 DCU-K100_AI-64G

```
Prompt: '晚上睡不着怎么办', Generated text: '？\n晚上睡不着可以尝试以下方法来改善睡眠质量：\n\n1. **调整作息时间**：尽量每天同一时间上床睡觉和起床，建立规律的生物钟。\n\n2. **放松身心**：睡前进行深呼吸、冥想或瑜伽等放松活动，有助于减轻压力和焦虑。\n\n3. **避免咖啡因和酒精**：晚上避免摄入咖啡因和酒精，因为它们可能会干扰睡眠。\n\n'
```

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

对话问答

### 热点应用行业

医疗,金融,科研,教育

## 源码仓库及问题反馈

* [https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/llama_vllm](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/chatglm_vllm)

## 参考资料

* [https://github.com/vllm-project/vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)
* [https://github.com/THUDM/ChatGLM3](https://github.com/THUDM/ChatGLM3)
