玩一玩“baichuan2”，很强的中文开源模型，2060s即可流畅运行！

后来就百花齐放了。

但是外国的模型默认情况下中文支持都不好。

另外很多开源模型，最简单的对话都一塌糊涂。

今天来玩一个不错的中文开源模型。

先来简单看下本地运行的效果和速度。

还不错吧。

我的感觉是，整体体验很不错！

官方的测评数据来看也确实是有点强，另外这个项目文档完善，也比较容易上手。

官方的项目文档非常全面。

提供了简洁明了的模型介绍：

• Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型 2.6 万亿
• Baichuan 2 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳
• 本次发布包含有 7B13B  Base  Chat  4bits 量化
• 所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件申请并获得官方商用许可后，即可免费商用

提供了详细的测试结果。

提供了推理和部署的方法。

提供了模型微调的方法。

提供了各类型模型。

从开源项目的完成度来说，已经非常高了。

各类测评数据也非常全面。

能给出各类专业测评数据的项目肯定是有自信的项目。下面来看一看baichuan2.0的测试数据。

通用领域：

从上面可以看到，Baichuan2 13B在各项指标都超过了LLaMa12 ，而且是大幅度地提升。

相比GPT3.5各有胜负。毕竟这只是一个13B的模型，能达到这种程度，已经很厉害了。

除了通用领域之外，项目主页很多分类的测评。

法律医疗

数学代码

多语言翻译

通过各项数据来看GPT-4依旧遥遥领先，但是Baichuan2和同级别开源模型来比，得分已经很不错了。

提供了4Bit量化模型只需要5.1GB显存。

模型好不好是一回事儿，能不能跑起来又是另外一回事儿。从运行的硬件要求上来说，百川还是比较友好。提供了4bit离线版模型，理论上一张6G显卡就能跑起来了，在咸鱼上500块就能搞定！实际上硬件要求比这个高一点点。

通过上面的图片可以看到，最低要求是5.1GB，13B的4bits量化也只要8.6G 这个配置不能说高了吧。

更重要的一点是，量化后，能力并没有减弱太多，大概下降1-2%的样子。

真的做到了，又让马儿跑，又少吃草。

基于以上因素，这完全是一个个人玩家也可以玩转的中文大语言模型。

介绍得差不多了，我们进入第二部分，本地安装。

先简单的说一下我本地环境：

操作系统 Win11

显卡 RTX3060 12G

基础软件 Conda，Git，魔法！

然后来介绍一下我配置安装的完整步骤，大概用了1个小时，全部搞定。这其中大部分时间是花在了下载模型上面。话说回来4Bit是真香，模型小了好多好多好多。否则，动不动几十上百G，搞起来累得不行！

下面就按我探索的过程来讲一下步骤，安装前完整没有看任何教程，都是走一步，错一步，就改一步。

1.克隆源代码

常规操作

git clone https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2.git

包代码拷贝到本地。

2.创建虚拟环境并激活

常规操作

conda create -n baichuan2 python=3.10
activate baichuan2

创建一个名为baichuan2的虚拟环境，Python版本为3.10 。创建成功后，激活这个虚拟环境。

3.安装依赖

进入项目目录，并安装依赖。

cd baichuan2
pip install -r requirements.txt

4.安装量化包

使用4bits的话，需要安装这个量化包，默认安装的包不行！

python -m pip install bitsandbytes --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui

5.安装加速包

pip install xformers

6.安装PyTorch 2.0.1

这个东西肯定肯定少不了。

torch==2.0.1+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

文件比较大，下载可能有困难，可以设置pip镜像加速。

7.修改代码，4bit量化！

改一下代码

def init_model():
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Baichuan2-7B-Chat-4bits", device_map="auto", trust_remote_code=True)
    model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
        "Baichuan2-7B-Chat-4bits"
    )
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        "Baichuan2-7B-Chat-4bits",
        use_fast=False,
        trust_remote_code=True
    )
    return model, tokenizer

如果不改代码，我打打包票没有几张卡能跑得起来。所以，这里改代码完全是为了，降低设备要求。

8.下载模型和配置文件

下载最好分两步，一步下载所有小文件。

git lfs install
set GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1
git clone https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits

然后打开网址，单独去下载模型文件。

使用git命令一次性下载模型，往往容易卡住，下载时间不可控。

9. 运行

全部准备好之后，就可以运行demo了。

python cli_demo.py

量化版因为模型比较小，启动挺快。启动后第一次对话会稍微慢一点，后面就好了。

运行效果如下：

在RTX3060  12G上启动后大概消耗7GB显存，对话过程中增加到9GB，然后一直到11.6GB。然后就不再变化了。可以流畅对话。

2060s 8G 上面也可以运行，启动后用了5.6G，减去默认消耗，和官方数据差不多。启动后，可以流畅对话！

3090上跑了7B(70亿参数)，7b-4bit量化，13B-4bits量化。都可以跑，但是不量化，聊天有点卡。量化后70亿和130亿都还快到飞起。

整个对话过程非常流畅，也没有明显的胡说八道，整体逻辑通顺。

一张图普普通的游戏卡就能把一个不错的LLM跑起来，并且流畅运行，这已经很不错了。

更加不错的是，这个可以免费商用哦。

本地搞一个，可以无限使用，永远不被“卡脖子” 哈哈。