Nowoczesny Model AI

Uruchom GLM-4.6 Model AI

Kompleksowy poradnik krok po kroku jak skonfigurować i uruchomić najnowszy model językowy GLM-4.6 od Zhipu AI

Rozpocznij Tutorial Sprawdź Wymagania
4.6 Wersja Modelu
128K Kontekst
10+ Języków
GLM-4.6.py 
from transformers import AutoModel
import torch

# Load GLM-4.6 model
model = AutoModel.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat"
)

# Generate response
response = model.generate(
    "Hello, GLM-4.6!"
)
print(response)

Wymagania Systemowe

Upewnij się, że Twój system spełnia minimalne wymagania

Procesor

  • Minimum: Intel i5 / AMD Ryzen 5
  • Zalecane: Intel i7 / AMD Ryzen 7
  • Pomocne: Obsługa AVX2

Pamięć RAM

  • Minimum: 16 GB RAM
  • Zalecane: 32 GB RAM
  • Optymalnie: 64 GB RAM

Dysk

  • Minimum: 50 GB wolnego miejsca
  • Zalecane: SSD NVMe
  • Format: ext4 / NTFS

Karta Graficzna

  • Minimum: GTX 1660 (6GB)
  • Zalecane: RTX 3060 (12GB)
  • Optymalnie: RTX 4090 (24GB)

Wymagania Software

Python 3.8+
Linux / Windows 10+
Docker (opcjonalnie)
Git

Krok po Kroku

Postępuj zgodnie z instrukcjami, aby uruchomić GLM-4.6

1

Instalacja Python i Virtual Environment

Pierwszym krokiem jest przygotowanie środowiska Python

Terminal 
# Sprawdź wersję Python
python --version

# Utwórz wirtualne środowisko
python -m venv glm-env

# Aktywuj środowisko (Windows)
glm-env\Scripts\activate

# Aktywuj środowisko (Linux/Mac)
source glm-env/bin/activate
2

Instalacja Bibliotek

Zainstaluj niezbędne pakiety przez pip

Terminal 
# Instalacja głównych bibliotek
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers
pip install accelerate
pip install bitsandbytes
pip install sentencepiece

# Instalacja dodatkowych narzędzi
pip install gradio
pip install streamlit
3

Pobranie Modelu

Pobierz model GLM-4.6 z Hugging Face

Python 
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Konfiguracja modelu
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"

# Pobranie tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True
)

# Pobranie modelu
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
4

Konfiguracja i Uruchomienie

Skonfiguruj parametry i uruchom model

Python 
def generate_response(prompt, max_length=512):
    # Tokenizacja inputu
    inputs = tokenizer(
        prompt,
        return_tensors="pt",
        padding=True,
        truncation=True
    ).to(model.device)
    
    # Generowanie odpowiedzi
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_length=max_length,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            do_sample=True,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    # Dekodowanie odpowiedzi
    response = tokenizer.decode(
        outputs[0],
        skip_special_tokens=True
    )
    return response

# Testowanie
prompt = "Cześć! Jak się masz?"
response = generate_response(prompt)
print(response)
5

Tworzenie Interfejsu Użytkownika

Stwórz prosty interfejs z Gradio

Python 
import gradio as gr

def chat_interface(message, history):
    response = generate_response(message)
    return response

# Tworzenie interfejsu Gradio
demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat_interface,
    title="GLM-4.6 Chat",
    description="Rozmawiaj z modelem GLM-4.6",
    examples=[
        ["Jak działa sztuczna inteligencja?"],
        ["Napisz krótki wiersz o wiośnie"],
        ["Wyjaśnij teorię względności prosto"]
    ]
)

# Uruchomienie interfejsu
if __name__ == "__main__":
    demo.launch(share=True)

Przykłady Użycia

Zobrazowane przykłady wykorzystania GLM-4.6

Chatbot

Tworzenie inteligentnego asystenta konwersacyjnego

NLP Chat AI

Tłumaczenia

Tłumaczenie tekstu między 10+ językami

Translate Multi-lang

Generowanie Tekstu

Tworzenie artykułów, emaili, i treści marketingowych

Content Writing

Asystent Kodowania

Pomoc w pisaniu i debugowaniu kodu

Code Dev

Troubleshooting

Rozwiązanie najczęstszych problemów

Brak wystarczającej pamięci VRAM

Rozwiązania:

  • Użyj kwantyzacji 8-bitowej lub 4-bitowej
  • Zmniejsz batch size
  • Użyj modelu w mniejszej wersji
  • Rozważ użycie CPU inference
# Kwantyzacja 8-bitowa
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto"
)

Wolne generowanie odpowiedzi

Optymalizacje:

  • Użyj Flash Attention
  • Zwiększ max_length tylko gdy konieczne
  • U