GLM4模型详解 - 智谱AI开源大模型全面解析

news2024/12/17 16:48:09

📚 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"},
]