前言
LLM该怎么度过时而快乐，时而迷茫的新手村呢，看看下面的教程对你有没有帮助/愉快：
以下是我在GLM4在本地部署实践流程（或者另有个名字：复现）
一、Autodl云服务器
1.打开官网https://www.autodl.com/home
注册登录
别忘了完善个人资料里绑定个人邮箱：大学邮箱可领取学生权益，后续在租用实例时是有优惠的！
2.充值（开始花钱）
小冲一波，50元入手新手村啦，也不知道咱这氪金啥时候是个头/哭唧唧
3.租用实例
提前预告一下咱后边的lora微调，由于基座模型（base)GLM-4-9B-Chat在GitHub的readme写的很明白啦，所以在租用实例时要注意至少租用24G的GPU才能进行单机单卡微调。（后面因为微调时不会kill process吃了爆显存然后实例开机关机重启的亏，有一次竟然提醒我还需要32MB的现存才能继续运行，额，32MB和24GB差了一个量级，因为32MB我又又又重启了），所以在最开始租用实例时越高越好，当下最便宜且能用的就是3090啦。
注：西北的便宜哦
另外，在选择琳琅满目的基础镜像时真的很容易犯选择困难症哎
可是有大神已经帮我们挑好了：详见https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/models/GLM-4/05-GLM-4-9B-chat%20Lora%20%E5%BE%AE%E8%B0%83.md
吃水别忘挖井人，谢谢大佬
租用的实例就在这咯，开机就意味着氪金开始。
4.数据存储
实例都选了西北了，这也肯定选西北哈，没啥悬念。第一次进入要点一下 初始化 哦。
二、GLM-4-9B-Chat（出于尊敬，这章的名字不加任何后缀）
1.下载基座模型（base LLM）
估计好多人看了好多教程，会疑问下载模型怎么会成为咱们教程第二阶段的第一步，好好解释一下，公司网太渣了，迫不得已只能采取下载本地然后再上传（通过Xshell和Xftp，详见autodl官方文档：https://www.autodl.com/docs/xshell/）
下载模型详见：https://hf-mirror.com/，拉到最下面
要安装的库有：huggingface_hub，还有hf-transfer，然后在cmd运行下列命令：
huggingface-cli download --resume-download THUDM/glm-4-9b-chat --local-dir d:模型文件很多，上述命令的–resume-download参数是执行断点重连的指令，如果模型下载过程中runtime error，那就继续以上命令，这样下的模型又全又香，隔壁小孩都馋哭了(好老的梗）。
下载下来的模型就存在D盘的主目录下，不用检查全不全哦，必定是全的。
2.上传基座模型
推荐采用Xshell和Xftp方式，这样不会在这个界面产生缓存（亲试）
否则后续超过免费的20GB存储后会收费/哭
上传到/root/autodl-tmp
3.GLM-4-9B-Chat模型推理
提示：（重要）上述过程均可以通过实例的无卡模式开机完成，省钱
下面我们就要正式开机了，先关机（关掉无卡模式，即无GPU模式的待机状态），再开机。
1、激活虚拟环境（csdn站内教程多如牛毛，这里就省事了）建好环境逐行执行下列命令：
cd /root/autodl-tmpgit clone https://github.com/THUDM/GLM-4.git #区别于模型文件，这是模型运行文件cd GLM-4-main/basic_demopip install -r requirements.txt #安装依赖）***注意修改torch，torchvision别下载哦，这是默认的CPU，我在总结里也详细写了，请移步总结#在推理之前记得修改当前目录下的trans_cli_demo.py和trans_web_demo.py中的MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'THUDM/glm-4-9b-chat')为MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat')python trans_cli_demo.py #使用命令行与 GLM-4-9B 模型进行对话。pip install peft #实测运行web端必须的包python trans_web_demo.py #使用 Gradio 网页端与 GLM-4-9B 模型进行对话。Gradio 网页端需要在输入命令后手动打开Autodl网页控制台的自定义服务就可以在网页端和GLM-4模型对话啦，模型推理结束。
2、ctrl+z退出推理过程，在命令行输入下列清空命令
bash查看nvidia运行状态（nvidia-smi）保证至少22G的显存空间，不够的话请关机重启。
然后激活虚拟环境，逐行运行以下命令：
cd /root/autodl-tmpgit clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git #LLaMA-Factory是一个LLM集合了各种微调方法的框架，借用它可以很简单的实现LLM微调，而且现支持市面上绝大多数LLM的微调。pip install --no-deps -e ".[torch,metrics]" #去除一切冲突的依赖包，还你本清的环境。事实上仅需要安装trl一个库就搞定了3、增加自定义数据集将其命名为train.json，在dataset_info.json中增加如下图③的说明
附自定义数据集的构造形式，最基本的Alpaca格式，注意编码格式，开头中括号，数据来源：https://github.com/Facico/Chinese-Vicuna/tree/master（很珍贵，中文英文语料库）
4、做完上述步骤后，运行下列命令：
llamafactory-cli webui #LLaMA Board 可视化微调（由 Gradio 驱动）采用Autodl云服务器（https://www.autodl.com/docs/ssh_proxy/）中提到的工具进行ssh隧道连接。
喏，like be it！，然后就可以利用网页端进行微调了。
网页端极度友好：
详细可查询小破站有关教程。保存退出，你就拥有了一个自己微调可食用的GLM-4小助手啦（为所欲为，想干啥就干啥，而且它还内置了表情包，简直太适合中国宝宝体质了，但是模型虽好，请不要贪杯哦/坏笑）
总结
1、过程中遇到很多很多的问题，徒耗了好多精力和时间，就比如这个
因为我是下载的最新权重参数模型，所以下载下来的transformers版本是最新最新的，导致LLaMA-Factory的一些文件虽然requirement是这么写的，
但是内部某个文件脚本更新不及时，就会在进行lora过程中报错，这个报错基本只能采用Ctrl+z退出进程，退出进程你以为就完啦，显卡process是占用的，要bash all，然后conda activate (your envs name)，cd 到LLaMA-Factory，继续llamafactory-cli webui，修改代理端口，进入本地webui开始参数设置。
哦对了，出错的原因是
要改成大于号哦，然后就不会让你重装transformers了，如果你把4.42.4卸载了，重装了4.41.2，那就lora继续报错：
ValueError:too many values to unpack(expected 2)，这时由于你下载的模型权重要求的是4.42.4，你回退到GLM-4-9B-Chat推理部分，大模型也不能和你对话了。
2、torch和torchvision一定要安装nvidia版本的，否则你懂的，Lora微调能怀疑人生，然后拉你下地狱，你也一块怀疑人生吧
虽然我们的nvidia cuda版本是12.2，但是我们可以安装12.1的，因为12.2可以兼容12.1
查询nvidia cuda 命令
nvidia-smi最新的适合中国宝宝的LLM调教食用指南，可以助你新手村过的快快乐乐。
参考：
1、强烈推荐datawhale的repo，他们真的有在为llm-Chinese不断努力，每一个教程都很用心。https://github.com/datawhalechina/self-llm
2、来自于马勇强大佬的知乎专栏，LLaMA-Factory Quick Start一文帮你从头到尾梳理明白新手任务。https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607
3、Autodl云服务器官方文档，好多的教程帮你快速拥有一台
这么大的主机，虽然是云的，但是比你买台含智商税的笔记本电脑不好太多了吗？
到这里，本篇教程就圆满结束咯，新手任务已通关，接下来我们就要扬帆，启航（赏金猎人·厄运小姐的语气）