使用ChatGLM3搭建自己的聊天机器人

本例子展示如何使用平台的自定义应用功能，实现一个基于ChatGLM3的聊天机器人应用程序。

1. 打开gcs控制台，在“实例列表”页面点击“创建”按钮。

2. 在创建页面，第一行的计费模式根据自己的需要进行选择，可以选择包年包月，也可以选择按配置（即每个小时进行扣费）。应用可以选择“无预装应用”，如果你还想顺便玩玩文生图，也可以选择Stable Diffusion。点击“立即购买”创建实例。

3. 创建完成后，在实例列表页面，就能看到刚刚创建的实例。待实例状态变成“运行中”时，点击JupyterLab~~~~。

4. 在Jupyter页面，从右侧的目录树中，进入到/data/apps/目录，新建一个chatglm3目录。点击右侧的Terminal，进入命令行页面。

在命令行页面中，可以使用pwd命令，查看当前所在的目录。

5. 为了确保没有环境问题，我们使用conda创建一个单独的环境，不妨叫做liandan。在命令行页面中，输入如下命令：conda create -n liandan python=3.10.8 -y

等运行完成后，再执行命令conda activate liandan，以激活liandan这个虚拟环境，激活后，命令行前面会出现(liandan)。

6. 继续输入命令git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3，用来下载chatglm3的代码。注意这里无需下载模型，模型已经实现在平台提供的公共模型为大家准备好了。如果无法从github下载，可以采用从镜像网站下载，命令如下：git clone https://gitee.com/jdgcs/ChatGLM3.git

7. 进入ChatGLM3目录，安装依赖。

cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

8. 在左侧的目录树中，双击打开文件ChatGLM3/basic_demo/web_demo_streamlit.py，修改18行，MODEL_PATH的内容为'/gcs-pub/chatglm3-6b'，如下图所示。最后Ctrl+S保存该修改。

10. 继续在命令行中输入命令：streamlit run basic_demo/web_demo_streamlit.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 28888

11. 恭喜你，我们的ChatGLM3 Web UI已经成功运行了。回到控制台页面，点击操纵栏-应用-自定义应用，就能看到刚才部署的ChatGLM3页面啦。

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