ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等

ChatGLM2-6B升级亮点

ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，又增加许多新特性：

（1）更强大的性能

基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练。评测结果显示，与初代模型相比，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

（2）更长的上下文

基于 FlashAttention 技术，研究人员将基座模型的上下文长度由 ChatGLM-6B 的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的ChatGLM2-6B对单轮超长文档的理解能力有限，会在后续迭代升级中着重进行优化。

（3）更高效的推理

基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B有更高效的推理速度和更低的显存占用。在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了42%，INT4量化下，6G显存支持的对话长度由1K提升到了8K。

（4） 更开放的协议

ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

相比于初代模型，ChatGLM2-6B在数理逻辑、知识推理、长文档理解等多个维度的能力上，都取得了巨大的提升。

conda环境准备详见：annoconda

上面步骤完成后，查看已经下载的模型，显示如下：

最后一行代码，更改为share=True，更改后如下所示：

看到如下画面，表示启动成功

通过启动返回的地址进行局域网访问

启动界面如下：

3.1.1 知识问答

 3.1.2 文本生成

3.1.3 数理逻辑

3.1.4 语言理解

3.1.5 常识问题

 3.1.6 代码生成

 3.1.7 医疗问题

3.1.8 内容总结

代码保存在根目录的test.py文件中

代码执行后，打印输出如下：