Poradnik: Jak uruchomić GLM-4.6

Kompletny przewodnik krok po kroku do instalacji i konfiguracji modelu AI GLM-4.6

Rozpocznij teraz Zobacz przykłady

Dlaczego GLM-4.6?

🚀

Wydajność

Najnowszy model z niezwykłą szybkością przetwarzania i generowania odpowiedzi

🎯

Precyzja

Zaawansowane zrozumienie kontekstu i naturalnego języka

🔧

Elastyczność

Łatwa integracja z różnymi platformami i aplikacjami

Wymagania systemowe

🖥️ Sprzęt

  • Procesor: Intel i7 lub AMD Ryzen 7 lub nowszy
  • Pamięć RAM: Minimum 16GB (zalecane 32GB)
  • Karta graficzna: NVIDIA RTX 3060 lub nowszy (z 8GB VRAM)
  • Wolna przestrzeń dyskowa: Minimum 50GB

💻 Oprogramowanie

  • Python 3.8 lub nowszy
  • pip (menedżer pakietów Python)
  • Git
  • Virtualenv (zalecane)

Instalacja krok po kroku

1

Przygotowanie środowiska

# Utwórz wirtualne środowisko
python -m venv glm46_env

# Aktywuj środowisko (Windows)
glm46_env\Scripts\activate

# Aktywuj środowisko (Linux/macOS)
source glm46_env/bin/activate
2

Instalacja zależności

# Zainstaluj PyTorch z obsługą CUDA
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# Zainstaluj transformers i inne zależności
pip install transformers>=4.36.0
pip install accelerate
pip install sentencepiece
pip install protobuf
pip install numpy
pip install pandas
3

Pobranie modelu

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# Pobierz model i tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat", 
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto"
)

Konfiguracja

Podstawowa konfiguracja

# Proste użycie modelu
response, history = model.chat(
    tokenizer, 
    "Witaj! Przedstaw się proszę.", 
    history=[]
)

print(response)

Zaawansowana konfiguracja

# Konfiguracja parametrów generacji
model_kwargs = {
    "max_length": 2048,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "repetition_penalty": 1.1,
    "do_sample": True
}

response, history = model.chat(
    tokenizer,
    "Napisz poetycki opis zachodu słońca.",
    history=[],
    **model_kwargs
)

Serwer API

# Uruchomienie serwera API
from flask import Flask, request, jsonify
import threading

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    message = data.get('message', '')
    
    response, _ = model.chat(
        tokenizer, 
        message, 
        history=[]
    )
    
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Przykłady użycia

📝 Generowanie tekstu

Tworzenie artykułów, opisów produktów, treści marketingowych

💬 Asystent konwersacyjny

Obsługa klienta, pomoc techniczna, chatbot

🔍 Analiza tekstu

Ekstrakcja informacji, podsumowania, analiza sentymentu

Często zadawane pytania

Tak, model może działać na CPU, ale wydajność będzie znacznie niższa. Czas odpowiedzi może wynosić od kilkudziesięciu sekund do kilku minut w zależności od sprzętu.

Minimum 16GB RAM, ale zalecane jest 32GB dla płynnego działania. Na mniejszej ilości pamięci może być potrzebne użycie trybu 8-bitowej precyzji.

Tak, GLM-4.6 dobrze radzi sobie z językiem polskim. Model został trenowany na wielojęzycznych danych, w tym na polskich tekstach.

Można użyć kwantyzacji (4-bit lub 8-bit), batch processing, oraz optymalizacji pamięci poprzez gradient checkpointing.

Gotowy do rozpoczęcia?

Postępuj zgodnie z naszym przewodnikiem i uruchom GLM-4.6 już dziś!

Zacznij instalację Dokumentacja oficjalna