GLM-4-9B 的上下文处理能力从 128K 增加到了 1M tokens,能够同时处理 200 万字的文本,约等于两部红楼梦。它还支持多达 26 种语言,包括汉语、英语、俄语、西班牙语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语等,可以满足不同语种用户的模型使用需求。 此外,GLM-4-9B 系列模型还细分出了多个版本,包括基础版 GLM-4-9B(8K...
1. 登录 OpenBayes.com,在「公共教程」页面,选择「一键部署 LongWriter-glm4-9b」。2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。3. 点击右下角「下一步:选择算力」。4. 页面跳转后,选择「NVIDIA RTX 4090」以及 「PyTorch」镜像,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册...
我们还推出了支持1M上下文长度(约200万中文字符)的GLM-4-9B-Chat-1M模型和基于GLM-4-9B的多模态模型GLM-4V-9B。GLM-4V-9B具备1120 * 1120高分辨率下的中英双语多轮对话能力,在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中,GLM-4V-9B表现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 ...
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。本次开源的GLM-4-9B 系列模型包括:基础版本 GLM-4-9B(8K)、对话版本 GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版本 GLM-4V-9B-Chat(8K)。 01 基础能力 基于强大的预...
2024年6月5日智谱AI开源了GLM-4-9B系列模型,模型性能全面超越Llama3-8B模型。GLM-4-9B使用了10T 高质量多语言数据进行训练,数据量是 ChatGLM3-6B 模型的 3 倍以上。同时,采用了 FP8 技术进行高效的预训练,相较于第三代模型,训练效率提高了 3.5 倍,预训练计算量增加了 5 倍。
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat', revision='master') 1. 2. 3. 4. 5. 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使用的微调数据形如: {
使用Transformers 大语言模型推理代码 多模态模型推理代码 使用vLLM推理 前言 GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。 在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出较高的性能。GLM-4-9B 模型具备了更强...
OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune 四、使用微调后的模型进行推理 在完成微调任务之后,我们可以查看到 output 文件夹下多了很多个checkpoint-*的文件夹,这些文件夹代表...
模型运行方法可以使用transformers 或者vLLM: 使用transformers 后端进行推理: import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True) ...
使用llama.cpp项目bin文件运行,glm4-chat-9b大模型,速度不快,建议选择量化小的Q2试试chatglm4大模型https://modelscope.cn/models/LLM-Research/glm-4-9b-chat-GGUFllama.cpp项目:https://github.com/ggerganov/llama.cpp下载二进制代码:https://github.co, 视频播放量