📚 2024年6月5日,智谱AI在开发者大会上正式开源GLM-4-9B系列大模型。本文将全面解析GLM4的技术特点、部署方案和应用场景。
GLM-4-9B 模型具备了更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等突出能力。
“All Tools”
一、模型概述
1. 基本信息
- 发布机构: 智谱AI
- 开源协议: Apache 2.0
- 发布时间: 2024年6月5日
- 开源版本: GLM-4-9B系列
- 支持语言: 26种语言
2. 模型系列
- GLM-4-9B: 基础版本(8K上下文)
- GLM-4-9B-Chat: 对话版本(128K上下文)
- GLM-4-9B-Chat-1M: 超长上下文版本(1M上下文)
- GLM-4V-9B-Chat: 多模态版本(8K上下文)
二、技术特点
1. 核心优势
-
超长上下文
- 基础版本支持8K
- Chat版本支持128K
- 特制版本支持1M
-
多语言能力
- 支持26种语言
- 中英文表现优异
- 跨语言理解能力强
-
All Tools能力
- 代码执行能力
- 网页浏览能力
- 画图能力
- 文件操作
- 数据库查询
- API调用
2. 多模态特性
- 图像处理能力
- 支持1120x1120分辨率输入
- 采用降采样减少token开销
- 无额外视觉专家模块
- 直接混合文本和图片训练
三、部署要求
1. 硬件需求
模型版本 | 最小显存(FP16) | 推荐显存 | 适用显卡 |
---|---|---|---|
Base-9B | 18GB | 24GB | 3090/4090 |
Chat-9B | 20GB | 24GB | A5000/4090 |
Chat-1M | 24GB | 32GB | A5000/4090 |
V-9B | 24GB | 32GB | A5000/4090 |
2. 软件环境
# 基础环境要求
Python >= 3.8
CUDA >= 11.7
PyTorch >= 2.0.0# 安装依赖
pip install modelscope
pip install transformers
pip install torch
四、部署方案
1. ModelScope部署
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm4-9b')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True
).cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True
)
2. HuggingFace部署
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/glm4-9b",trust_remote_code=True
).cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm4-9b",trust_remote_code=True
)
3. 推理示例
# 对话模式
response, history = model.chat(tokenizer,"你好,请介绍下你自己",history=[]
)# 多模态对话(GLM-4V)
from PIL import Image
image = Image.open("example.jpg")
response = model.chat(tokenizer,"描述这张图片",history=[],image=image
)
五、应用场景
1. 智能对话
- 客服机器人
- 个人助手
- 教育辅导
2. 文档处理
- 长文档理解
- 文档摘要
- 信息提取
3. 多模态应用
- 图像理解
- 图文创作
- 视觉问答
4. 工具调用
- 代码执行
- 网页浏览
- 数据分析
六、最佳实践
1. 提示工程
# 基础对话模板
messages = [{"role": "system", "content": "你是GLM4,一个AI助手"},{"role": "user", "content": "你的问题"},
]# 工具调用模板
messages = [{"role": "system", "content": "你可以使用代码解决问题"},{"role": "user", "content": "帮我写个Python函数"},
]
2. 性能优化
- 使用半精度推理(FP16)
- 启用批处理加速
- 合理设置生成参数
相关资源
1. 官方资源
- GitHub仓库
- 模型下载-HF
- 模型下载-MS
2. 文档教程
- GLM4开发文档
- ModelScope教程
总结
GLM4作为新一代开源大模型:
- 在超长上下文处理方面有突出优势
- 提供了丰富的工具调用能力
- 多模态能力设计优雅
- 部署要求相对合理
💡 使用建议:
- 新手建议从Chat版本开始
- 需要处理长文本选择1M版本
- 图像处理任务使用V版本
- 重视提示词设计优化效果
希望这篇文章能帮助你更好地了解和使用GLM4模型!如果觉得有帮助,请点赞支持~ 😊