📚 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_download

model_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, AutoTokenizer

model = 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:

1. 在超长上下文处理方面有突出优势
2. 提供了丰富的工具调用能力
3. 多模态能力设计优雅
4. 部署要求相对合理

💡 使用建议:

1. 新手建议从Chat版本开始
2. 需要处理长文本选择1M版本
3. 图像处理任务使用V版本
4. 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~ 😊