目录
[2.1 GLM4-9B 模型概述](#2.1 GLM4-9B 模型概述)
[2.2 GLM4-9B 模型架构](#2.2 GLM4-9B 模型架构)
[3.1 GLM4-9B-Chat 语言模型](#3.1 GLM4-9B-Chat 语言模型)
[3.1.1 model.generate](#3.1.1 model.generate)
[3.1.2 model.chat](#3.1.2 model.chat)
[3.2 GLM-4V-9B 多模态模型](#3.2 GLM-4V-9B 多模态模型)
[3.2.1 多模态模型概述](#3.2.1 多模态模型概述)
[3.2.2 多模态模型实践](#3.2.2 多模态模型实践)
一、引言
周一（6.3）写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ，周二（6.4）首次拿下CSDN热榜第一名，周三（6.5）清华智谱宣布开源GLM-4-9B，今天周四（6.6）马不停蹄开始部署实验+码字。
自ZHIPU AI于2023年3月14日发布ChatGLM-6B，截止目前，该系列已经发布了4代：ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B以及最新发布的GLM-4-9B。
二、模型简介
2.1 GLM4-9B 模型概述
GLM4-9B相较于上一代ChatGLM3-6B，主要有以下几点变更：
- 预训练数据量提升3倍：在预训练方面，引入了大语言模型进入数据筛选流程，最终获得了 10T 高质量多语言数据。
- 训练效率提高了 3.5 倍：采用了 FP8 技术进行高效的预训练，相较于第三代模型，训练效率提高了 3.5 倍。
- 模型规模提升至 9B：在有限显存的情况下，探索了性能的极限，并发现 6B 模型性能有限。因此，在考虑到大多数用户的显存大小后，将模型规模提升至 9B，并将预训练计算量增加了 5 倍。
综合以上技术升级和其他经验，GLM-4-9B 模型具备了更强大的推理性能 、更长的上下文处理能力 、多语言 、多模态 和 All Tools 等突出能力。GLM-4-9B 系列模型包括：
- **基础版本 GLM-4-9B（8K）：**基础版本。
- 对话版本 GLM-4-9B-Chat（128K）：人类偏好对齐的版本。除了能进行多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。
- 超长上下文版本 GLM-4-9B-Chat-1M（1M）：支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）。
- 多模态版本 GLM-4V-9B-Chat（8K）： 具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力。
官方能力缩影图如下：
2.2 GLM4-9B 模型架构
GLM模型从发布之初，最主要的特点是将encoder-decoder相结合：
- 自编码：随机 MASK 输入中连续跨度的 token
- 自回归：基于自回归空白填充的方法重新构建跨度中的内容
具体模型，这里看一下"原地漫游"大佬在ChatGLM2-6B模型推理流程和模型架构详解 中做的GLM架构图：
架构中包含输入层、Embedding层、GLMBlock*28层、RMS层、输出层，以及Residual网络和Rope。其中最核心的在于GLMBlock*28
- 输入层 ：
- Tokenizer：将输入的文本序列转换为字或词标记的序列
- Input_ids：将Tokenizer生成的词标记ID化。
- Embedding层 ：
- 将每个ID映射到一个固定维度的向量，生成一个向量序列作为模型的初始输入表示
- GLMBlock*28 ：重复28次，类似qwen1.5中将layer堆叠，包含2个大部分
- **Self-Attention：**先将输入进行Q、K、V矩阵映射，引入RoPE位置网络后，再进行attention注意力计算，最后线性变换为输入同样的维度。输出后引入残差网络、Dropout、RMSNorm等方法方式过拟合。
- **Feed-Forward Network (MLP)：**经过两层全连接变换，最多扩至13696维度（GLM4，ChatGLM3均为13696，ChatGLM2是27392），提升表征能力。激活函数使用Swiglu代替Relu。与self-attention的输出后一样，同样引入Dropout、RMSNorm方法。
- **RMSNorm层：**标准化，这里使用RMSNorm（均方根标准化）代替LayerNorm（层标准化），具有加速训练和改善模型的泛化能力的效果，在实际的推荐系统工作中经常用到BatchNorm（批量标准化），在神经元激活函数前，加上一个BN层，使得每个批次的神经元输出遵循标准正态分布，解决深度传播过程中随数据分布产生的协变量偏移问题。
- **输出层：**将将embedding转换会字词编码，之后decode为我们看到的文字。
- **Residual Connection：**残差连接网络，在深度学习中经常用到的技巧，在神经网络的层与层之间添加一个直接的连接，允许输入信号无损地传递到较深的层。这样设计的目的是为了缓解梯度消失和梯度爆炸问题，同时促进梯度在深层网络中的流畅传播，使得训练更高效，模型更容易学习复杂的特征
- **Rotary Position Embedding（RoPE）：**旋转位置编码，Qwen、LLaMA也在用，可以更好的学习词之间的位置信息。
附GLMBlock官方源码：
python
class GLMBlock(torch.nn.Module):
"""A single transformer layer.
Transformer layer takes input with size [s, b, h] and returns an
output of the same size.
"""
def __init__(self, config: ChatGLMConfig, layer_number, device=None):
super(GLMBlock, self).__init__()
self.layer_number = layer_number
self.apply_residual_connection_post_layernorm = config.apply_residual_connection_post_layernorm
self.fp32_residual_connection = config.fp32_residual_connection
LayerNormFunc = RMSNorm if config.rmsnorm else LayerNorm
# Layernorm on the input data.
self.input_layernorm = LayerNormFunc(config.hidden_size, eps=config.layernorm_epsilon, device=device,
dtype=config.torch_dtype)
# Self attention.
self.self_attention = SelfAttention(config, layer_number, device=device)
self.hidden_dropout = config.hidden_dropout
# Layernorm on the attention output
self.post_attention_layernorm = LayerNormFunc(config.hidden_size, eps=config.layernorm_epsilon, device=device,
dtype=config.torch_dtype)
# MLP
self.mlp = MLP(config, device=device)
def forward(
self, hidden_states, attention_mask, rotary_pos_emb, kv_cache=None, use_cache=True,
):
# hidden_states: [s, b, h]
# Layer norm at the beginning of the transformer layer.
layernorm_output = self.input_layernorm(hidden_states)
# Self attention.
attention_output, kv_cache = self.self_attention(
layernorm_output,
attention_mask,
rotary_pos_emb,
kv_cache=kv_cache,
use_cache=use_cache
)
# Residual connection.
if self.apply_residual_connection_post_layernorm:
residual = layernorm_output
else:
residual = hidden_states
layernorm_input = torch.nn.functional.dropout(attention_output, p=self.hidden_dropout, training=self.training)
layernorm_input = residual + layernorm_input
# Layer norm post the self attention.
layernorm_output = self.post_attention_layernorm(layernorm_input)
# MLP.
mlp_output = self.mlp(layernorm_output)
# Second residual connection.
if self.apply_residual_connection_post_layernorm:
residual = layernorm_output
else:
residual = layernorm_input
output = torch.nn.functional.dropout(mlp_output, p=self.hidden_dropout, training=self.training)
output = residual + output
return output, kv_cache附GLMBlock大图（by 原地漫游）：
三、模型推理
3.1 GLM4-9B-Chat 语言模型
以为官方样例代码直接就能跑，结果由于网络、GPU、依赖包版本问题卡了好久（有趣的是，GLM卡了太长时间，于是先去Qwen1.5官网找了源码，调通后平移到GLM。这怎么评价呢）：
- 网络：使用modelscope代替huggingface下载模型
- GPU：transformers支持多种GPU指定方式，这里用到了两种，均以字符串"cuda:2"形式指定
- tokenizer或model变量后加.to("cuda:2")方法
- 在from_pretrained里加入device_map="cuda:2"参数。
- pip安装依赖包：transformers、mdeolscope、torch==2.3.0、torchvision==0.18.0，最好用腾讯源安装，节约很多时间
bashpip install torch==2.3.0 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
3.1.1 model.generate
需要apply_chat_template（应用对话模版）引入对话messages数组以及设置add_generation_prompt=True对含有对话角色的message输入进行解析处理。大致意思就是将多个对话安装顺序展开成一行，并在每个角色对话之间加入"特殊符号"分割区分。具体可以参考如何设置transformers的聊天模板chat_template？
python
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat')
import torch
device = "cuda:2" # the device to load the model onto
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
prompt = "介绍一下大语言模型"
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个智能助理."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_dir,
device_map="cuda:2",
trust_remote_code=True
)
gen_kwargs = {"max_length": 512, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**model_inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, model_inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"""
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
"""运行结果如下：
共计消耗GPU显存18G
3.1.2 model.chat
代码干净简洁好理解，并可以轻松实现多轮对话。只需要实例化tokenizer和model就可以了。ChatGLM和Qwen1.0早期均采用model.chat直接生成对话作为样例，后来可能系统提示词system prompt太刚需了，所以都采用apply_chat_template了。是这样吗？
python
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat')
#from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
#from modelscope import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="cuda:2", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).eval()
#model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("ZhipuAI/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "浙江的省会在哪里？", history=history)
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "它有什么好玩的景点", history=history)
print(response)多轮对话结果：
3.2 GLM-4V-9B 多模态模型
同时，GLM还发布了图像识别大模型GLM-4V-9B（8K）：
3.2.1 多模态模型概述
该模型采用了与CogVLM2相似的架构设计，能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入，并通过降采样技术有效减少了token的开销。为了减小部署与计算开销，GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块，采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练，在保持文本性能的同时提升多模态能力。
3.2.2 多模态模型实践
上自己调通的代码：
python
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4v-9b')
import torch
from PIL import Image
device = "cuda:2" # the device to load the model onto
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
prompt = "描述一下这张图片"
image = Image.open("./test_pic.png").convert("RGB")
messages = [
{"role": "user", "image":image,"content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_dir,
device_map="cuda:2",
trust_remote_code=True
)
gen_kwargs = {"max_length": 512, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**model_inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, model_inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"""
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
"""不过官方表示，GLM-4V-9B参数量达到13B，之前baichuan2-13B计算过，大概需要13*2.5=32.5G的显存，本人使用32B的单卡直接爆显存了。如果官方能看到，真希望再优化一丢丢。
四、总结
本文首先对GLM4-9B的模型特点及原理进行介绍，接着分别对GLM4-9B-Chat语言大模型和GLM-4V-9B多模态大模型进行代码实践。之前更多使用LLaMA_Factory、Xinference等框架对模型的Chat、Client及Api进行测试和部署，很多框架真的已经封装的非常易用（一件部署+前端管理），transformers原生版的反倒生疏了。最近正在夯实transformers库的知识，基础知识扎实在AI智能体开发过程中遇到问题才能游刃有余，上限更高。
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