【亲测免费】 GLM-4 开源多语言多模态对话模型教程【多模态】

1. 项目介绍

GLM-4系列是由智谱AI推出的一个开源多语言多模态聊天语言模型。该模型支持包括中文、英文在内的26种语言，能够进行多轮对话，还具备诸如网页浏览、代码执行、自定义工具调用及长文本推理等功能。GLM-4-9B是这一系列中一个强大的预训练模型，在多种评估任务中展现出优越性能，超越了类似规模的其他模型如Llama-3-8B。

2. 项目快速启动

安装依赖

确保你的环境中已经安装了transformers库和相关的python环境，如果没有，可以通过下面的命令安装：

pip install transformers

下载模型

使用Hugging Face Transformers接口下载GLM-4V-9B模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/glm-4v-9b")

图片描述示例

import torch
from PIL import Image
from transformers import pipeline

# 打开图像文件
image_path = "your_image.jpg"
img = Image.open(image_path).convert('RGB')

# 初始化处理管道
caption_pipeline = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)

# 将图片转成编码
inputs = {'image': img}

# 生成描述
output = caption_pipeline(inputs)[0]['generated_text']
print(output)

3. 应用案例和最佳实践

• 多模态对话：利用GLM-4-9B进行多轮对话，结合文本和图像输入，提供丰富交互体验。
• 代码执行：可以让模型理解和生成代码，辅助程序员进行代码片段分析或生成。
• 定制工具调用：集成GLM-4-9B到自定义应用中，实现函数调用功能，例如查询数据库、计算复杂公式等。
• 知识问答：构建一个基于GLM-4-9B的知识问答系统，提供准确详尽的答案。

4. 典型生态项目

• GLM-4-9B微调：利用LLaMA-Factory和SWIFT框架进行模型微调，提升特定场景下的表现。
• 分布式推理：借助Xorbits Inference进行高性能、全面功能的分布式模型部署。
• LangChain-ChatChat：结合Langchain和ChatGLM来实现更复杂的RAG和Agent应用。

更多详细信息和例子，建议参考项目官方文档及GitHub上的资源。

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本教程旨在提供一个简化的起点，实际应用可能需要根据具体需求和环境调整。在使用过程中遇到任何问题，可查阅项目文档或加入相关社区获取帮助。