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零成本部署ChatGLM大模型：阿里云免费资源实战

Maggie H·2026-08-08·阅读 103 GEO检测（免费）
大语言模型ChatGLM阿里云部署
|难度：普通|阅读约 8 分钟

1. 项目概述

作为一名长期奋战在技术一线的开发者，我深知想要亲手部署一个大语言模型（LLM）对普通开发者来说有多困难。算法门槛高、硬件要求苛刻、部署流程复杂，这些因素让很多对AI感兴趣的朋友望而却步。但今天，我要分享的是一个真正零成本的解决方案——利用阿里云免费资源部署清华大学开源的ChatGLM大模型。

这个方案有三大优势：

  1. 完全免费：使用阿里云"飞天"计划的5000CU免费额度
  2. 门槛极低：只需基础Python知识，无需深入算法理解
  3. 效果惊艳：部署的是完整的13B参数大模型，非简化版

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 准备工作

2.1 硬件资源获取

阿里云的免费资源申请流程非常简单：

  1. 访问阿里云免费试用页面（https://free.aliyun.com/）
  2. 搜索"PAI-DSW"产品
  3. 点击"立即试用"申请5000CU资源包

注意：每个阿里云账号仅能申请一次该资源包，有效期为3个月

2.2 资源规格选择

在创建DSW实例时，关键是要选择支持资源包抵扣的GPU机型。推荐选择：

  • 机型：ecs.gn6v-c8g1.2xlarge
  • 系统：Ubuntu 20.04 with PyTorch 1.12
  • 存储：默认系统盘（约50GB）

这个配置每小时消耗15CU，5000CU大约可以连续使用333小时（约13天）。实际使用时，建议在不需要时及时停止实例以避免资源浪费。

3. 模型部署实战

3.1 环境准备

登录DSW实例后，首先需要设置基础环境：

bash复制# 更新软件源
sudo apt-get update

# 安装必要工具
sudo apt-get install -y git git-lfs python3-dev python3-venv

3.2 模型下载

ChatGLM-6B模型文件较大（约13GB），建议先单独下载：

bash复制# 安装Git LFS
git lfs install

# 克隆模型仓库
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b

如果网络不稳定导致下载中断，可以进入目录后执行：

bash复制git lfs pull

3.3 代码

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