A implementação do GLM-4.5V localmente por meio de transformadores Hugging Face exige o cumprimento de uma alta configuração de hardware:
- Requisitos de GPUGPUs NVIDIA de alto desempenho com grande memória gráfica, como as séries A100 ou H100, são necessárias para lidar com as demandas computacionais de 106 bilhões de modelos paramétricos
- dependência de softwareBibliotecas Python, como transformers, torch, accelerate e Pillow, precisam ser instaladas (
pip install transformers torch accelerate Pillow) - Processo de implantaçãoApós fazer o download do modelo do Hugging Face Hub, carregue o modelo usando o AutoProcessor e o AutoModelForCausalLM, tomando cuidado para definir o parâmetro
trust_remote_code=Truenomeadotorch.bfloat16Tipos de dados para otimizar o uso da memória gráfica
A implantação local é adequada para cenários que exigem ajuste fino do modelo ou uso off-line, mas requer um limite técnico e custos de manutenção mais altos do que as chamadas de API.
Essa resposta foi extraída do artigoGLM-4.5V: um modelo de diálogo multimodal capaz de compreender imagens e vídeos e gerar códigoO
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