GLM-4.5Vをハギング・フェイス・トランスフォーマーを介してローカルに配置するには、高いハードウェア構成を満たす必要があります：
- GPU要件1,060億個のパラメトリックモデルの計算要求を処理するには、A100やH100シリーズのような大容量グラフィックスメモリを搭載した高性能NVIDIA GPUが必要です。
- ソフトウェア依存: transformers、torch、accelerate、Pillow などの Python ライブラリをインストールする必要があります (
pip install transformers torch accelerate Pillow) - 配備プロセスHugging Face Hubからモデルをダウンロードした後、AutoProcessorとAutoModelForCausalLMを使用してモデルをロードします。
trust_remote_code=True名前付きtorch.bfloat16グラフィックス・メモリの使用を最適化するデータ型
ローカル展開は、モデルの微調整やオフラインでの使用を必要とするシナリオに適しているが、APIコールよりも高い技術的敷居とメンテナンスコストが必要となる。
この答えは記事から得たものである。GLM-4.5V：画像や動画を理解しコードを生成できるマルチモーダル対話モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GLM-4.5Vのローカル展開に必要なハードウェアは何ですか？
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