智谱chatglm3本地私有化部署的环境配置和检查包括以下几个方面：硬件要求、操作系统、python环境、gpu支持、依赖库安装、模型下载、配置文件以及测试和验证。确保服务器或计算机满足智谱chatglm3的硬件要求，包括处理器、内存和存储等。支持的操作系统有linux、windows和macos，需确保符合智谱chatglm3的要求。安装python并配置相关环境，通常需要python 3.10或更高版本。如果使用gpu进行模型训练和推理，需要安装相应的gpu驱动和cuda工具包，并确保gpu与智谱chatglm3兼容。安装所需的依赖库，如tensorflow、numpy等。下载智谱chatglm3的模型文件，并根据需求修改配置文件。最后，进行测试和验证，确保智谱chatglm3可以正常运行。请注意，具体部署和配置可能会因个人需求和环境而有所差异，建议参考智谱chatglm3的官方文档或开发者指南。
1.1操作系统1.2硬件环境1.3软件环境1.3.1Python环境&检查环境命令Python：可以使用python3.10 --version或python3.10 -V来检查版本。
Pip：可以通过pip3.10 --version或pip3.10 -V来检查版本。
确保python与pip版本一致，可以使用python3.10 -m pip --version来验证，正确的输出如图：
错误的输出如图：
2快速使用（推理部署）2.1源码安装与运行2.2克隆代码和模型下载源码模型基础运行代码已经上传到github和SwanHub两个平台，开发者可以通过以下方式下载模型代码。
从github下载源码：
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
从SwanHub下载源码：
git clone https://swanhub.co/ZhipuAI/ChatGLM3.git
开发者可以通过以下方式下载模型文件。在下载模型文件前，请确保已安装git lfs命令。模型文件已上传至Huggingface、Modelscope和SwanHub三个平台，用户可以快速安装模型。
若使用Huggingface下载模型，Windows的安装命令为git lfs install，Linux的安装命令为：
sudo apt-get install git-lfs # 对于Debian/Ubuntu sudo yum install git-lfs # 对于CentOS/RHEL git lfs version # 查看版本
若使用Modelscope下载模型：
git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
若使用SwanHub下载模型：
git lfs install git clone https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
2.3检查文件的完整性用户在下载完模型后请检查每个文件的完整性，以下是模型文件的sha256校验码：
# sha256 checksums for chatglm3-6b 4d5567466e89625dbd10e51c69a02982f233a10108cf232a379defdbb065ae0b pytorch_model-00001-of-00007.bin 4ad41534016ac4a2431fa2d4b08efbe28f963744135ec52b2ea13cc86730fa2a pytorch_model-00002-of-00007.bin a2be9b17c332a8345e787953d4879caee4747ad4b263f013aa3c4654c94c3d24 pytorch_model-00003-of-00007.bin b5526891e1b4c8edd2e3688df5156aa107e2140fe7e3f9d0d54f9cbe3b6ee3b5 pytorch_model-00004-of-00007.bin 84bb18a476f74beaf4d941733bd1c475791eba799b228f78d0165de989cb7a40 pytorch_model-00005-of-00007.bin 1181875a2dc30fba968d72d0fc4628b9a60d3866bf680eb14b9822b5b504830f pytorch_model-00006-of-00007.bin 1271b638dc0a88206d1c7a51bcaa862410eb56f3e59fd0068a96e96cb5e3f4f0 pytorch_model-00007-of-00007.bin e7dc4c393423b76e4373e5157ddc34803a0189ba96b21ddbb40269d31468a6f2 tokenizer.model <h1>sha256 checksums for chatglm3-6b-32k</h1><p>39aeddd81596b2d66d657687a7328ebc7f8850e8ea83fa74080da59f7d2f7afc pytorch_model-00001-of-00007.bin 2525475ea2d483ecc15a15ad4e016ee0155e628ac66f15cd54daa6c811193e92 pytorch_model-00002-of-00007.bin faa1d884168a125af5105c4ee4c59fdac79f847b35a7389e0122a562995d34db pytorch_model-00003-of-00007.bin 66492c02ed13189202c7e46a121e308cf0ebbcf8141ecf3d551141aecfac7120 pytorch_model-00004-of-00007.bin 870bb2bb4a289b8ab37cce88f56e93381ff428063b3d0065994a3dd2e830cb32 pytorch_model-00005-of-00007.bin a5f39ca17ba89e47e484d3b20d4ff78f4fb9b1b24bd3dfb314eff91ff6e37230 pytorch_model-00006-of-00007.bin 7c8a8f3e881202ac3a9ab2638ce30147f67d4bd799624c24af66406a6ba22db2 pytorch_model-00007-of-00007.bin e7dc4c393423b76e4373e5157ddc34803a0189ba96b21ddbb40269d31468a6f2 tokenizer.model</p><h1>sha256 checksums for chatglm3-6b-base</h1><p>b6a6388dae55b598efe76c704e7f017bd84e6f6213466b7686a8f8326f78ab05 pytorch_model-00001-of-00007.bin 2f96bef324acb5c3fe06b7a80f84272fe064d0327cbf14eddfae7af0d665a6ac pytorch_model-00002-of-00007.bin 2400101255213250d9df716f778b7d2325f2fa4a8acaedee788338fceee5b27e pytorch_model-00003-of-00007.bin 472567c1b0e448a19171fbb5b3dab5670426d0a5dfdfd2c3a87a60bb1f96037d pytorch_model-00004-of-00007.bin ef2aea78fa386168958e5ba42ecf09cbb567ed3e77ce2be990d556b84081e2b9 pytorch_model-00005-of-00007.bin 35191adf21a1ab632c2b175fcbb6c27601150026cb1ed5d602938d825954526f pytorch_model-00006-of-00007.bin b7cdaa9b8ed183284905c49d19bf42360037fdf2f95acb3093039d3c3a459261 pytorch_model-00007-of-00007.bin e7dc4c393423b76e4373e5157ddc34803a0189ba96b21ddbb40269d31468a6f2 tokenizer.model
2.4安装依赖可以使用pip安装基本依赖：
cd ChatGLM3 pip install -r requirements.txt
如果你担心你的配置不满足最低配置，可以访问环境配置和检查获取更多信息。
Linux环境安装cuda：
解决方案：升级gpu版本（已安装就卸载掉重新安装）。安装方法：
2.5运行openai_api_demo目录启动API接口
