限时免费！GLM-4大模型批量处理、无并发限制

最新推荐文章于 2025-10-14 21:08:42 发布
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最新：智谱大模型开放平台

智谱大模型开放平台 bigmodel.cn 推出全新 Batch API 免费活动，专为无需即时反馈并需使用大模型处理大量请求的场景设计。Batch API 专为大规模数据处理而设计，具备以下显著优势： 

1. 成本降低：价格降低 50%（活动期间免费使用），大幅节省您的成本；

2. 无并发限制：轻松应对大规模请求任务，无并发限制；

3. 快速处理：在 24 小时内完成任务处理。

本次活动直到 6 月 9 日前都可以参与，目前免费开放的 batch API 包括 GLM-3-Turbo 和 GLM-4。

亮点

目前全网唯一免费使用官方GLM-4 API的方法

可以一次批量处理数万条数据

支持多模态生成，包括创意图像、插画、营销素材等

适用场景

文章分类： 在负载较轻的非高峰时段，对大量的文章、帖子或产品描述执行分类标签工作。

情感分析： 对顾客反馈、社交媒体发文或商品评价实施大范围的情感倾向分析。

文档处理： 为批量文档提供生成摘要、提炼关键信息或执行翻译的全面处理服务。

信息提取： 对众多的支持票据、报告等进行高效的内容识别和信息抽取工作（利用GLM-4V模型）。

接口文档

https://open.bigmodel.cn/dev/api#batch-api

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扫描下方二维码或点击阅读原文即可体验

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本文主要介绍了GLM-4-9B本地部署的实战教程，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行glm-4-9b-chat
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dim=1 # 扩展attention mask，表示新token是有效的),第一个函数就是在上一节中用到的，基于KV Cache生成token。考虑到之前没有对这个函数进行详细的解释，我们不妨深入看看它究竟做了什么。的意思是，在推理阶段不需要计算梯度，节省内存开销。inputs是一个字典，使用**可以解包这个字典，然后输入model。logits是模型预测的结果，形状。
好用！4种真免费的AI接口整理！
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工作流（N8N/Coze/Dify）或程序中调用都能用到。免费的模型和使用方法如下。
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最近业务上多了长文本的需求，因为要在prompt里面塞进比较多的rag内容，以供决策，且这些召回的内容，都有可能用到。智谱果然是国产大模型开源事业的排头兵，如果把国产化大模型看成一个整体的话，开源确实会继续整个群体的智力水平和互相交流不断进步，把整个行业的蛋糕越做越大，最终使整个群体收益。“第一个，就是你之前bert时候打比赛中常用的，batch sort方法，让一个batch中的样本尽量对齐，这样需要packing的空间就很少了，提高资源利用率。对了，我刚刚给你说的那些，之前开源的技术报告里都有。
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【人工智能】震撼发布！智谱AI免费开放GLM-4-Flash大模型，引爆AI新时代
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清华智普的GLM-4v-9b模型，作为优化的多模态大模型，特别适用于国内应用场景，解决了国外模型本地化不足的问题。本专栏提供环境安装、数据处理、视觉与语言模型源码理解，并基于Hugging Face重构GLM模型搭建教程，帮助理解、修改和应用GLM墨西哥，指导搭建多模态大模型，帮助读者自由搭建与修改大模型。本节给出glm的环境安装、模型训练与推理。
『大模型笔记』如何通过“持续批处理(Continuous Batching)”来扩展 LLM 应用的处理能力！
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如果你想部署一个大型语言模型（LLM）的推理接口，那么必须认真考虑如何处理大量的请求。在传统的机器学习模型中，通常可以让请求排队，等待服务器空闲后再进行推理处理。然而，大型语言模型的每个请求可能需要几秒钟才能完成处理。那么问题来了：我们如何扩展到每秒处理数百个请求呢？下面我们来详细讲解一下。
大数据分析模型--批处理和流处理
百老讲数据
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ApacheFlume是一个基于代理的平台，它支持来自不同来源的分布式、可靠和可访问的Web服务，以有效地收集、聚合和移动大量事件数据到集中定义的数据存储。此外，Dryad的特点是功能众多，包括生成作业图、在可用机器上调度进程、处理集群中的瞬时故障、收集性能指标、作业可视化、调用用户定义的策略以及动态更新响应政策决定的工作图。这是一种系统化的处理范式，其中随着时间的推移收集一组数据或一组工业数据，例如运营数据、商业智能、社交数据、历史和档案数据以及服务数据，并将收集到的数据输入分析人机交互较少的处理系统。
人工智能大模型技术基础系列之：高效的大规模数据处理
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1.背景介绍 大数据时代来临之际，企业、政府、学术界都在进行大量数据的收集、存储和分析。如何有效地对海量的数据进行处理和分析，是人工智能研究领域的一个重要方向。人工智能已经开始应用在各个行业领域，如医疗、电信、金融、保险等，但这些领域所面临的问题依然十分复杂，这其中一个重要因素就是大规模数据处理。 目前，大规模数据处理主要有三种方法：批处
AI推理框架的连续批处理（Continuous）与动态批处理（dynamic batching）
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本文介绍了AI推理框架中的批处理技术，重点分析连续批处理和动态批处理的原理与应用。静态批处理适用于批量任务，但会增加延迟；动态批处理通过设置批处理大小和等待窗口，更适合图像生成等实时场景；而连续批处理在token级别处理请求，能显著提升LLM推理的吞吐量，避免GPU资源闲置。不同批处理方法需根据模型类型和业务需求选择，连续批处理是LLM部署的最佳选择，而动态批处理更适合大多数其他生成模型。
无限免费使用视觉大模型GLM-4V-FLASH——模型简评与使用
2401_85549225的博客
12-12 2831
另外，智匠MindCraft的开发者平台提供了便捷的API接口，用户可以通过调用GLM4V-FLASH的API集成到自己的项目中。这些建筑物的外观设计独特，有的墙面是玻璃材质，反射出周围的灯光；例如，有一个巨大的鹿形雕塑位于画面的右侧，它由木材制成，表面涂有金色的漆，看起来非常醒目。观景台的栏杆是金属材质的，中间有一根高高的立柱发出白色的光。相比之下，智谱的旗舰视觉大模型，GLM-4V-PLUS的看图作诗能力就强了很多。点评：识别的细致度相当可以了，完全不是免费模型应付一下的样子。3.图片不大于5MB。
性能堪比claude sonnet4,免费无限使用！claude code+魔搭GLM4.5在ubuntu上安装完整流程
qq_53961668的博客
09-04 914
GLM4.5性能出色，媲美claudesnnoet4。通过魔搭社区可免费使用（2000条/日）。安装步骤：1）确保Node.js≥18（低版本可用conda创建环境）；2）安装claude-code包；3）获取魔搭API密钥；4）配置~/.claude-code-router/config.json文件（需替换Token）；5）启动服务。搭配claudecode可实现高效使用，适合个人开发者。
一文详解大模型推理：从基础知识到 vLLM
ytt0523_com的博客
12-26 1432
希望第一个Token的时间（TTFT）非常短。如今，用户期望任何应用程序的响应时间理想情况下都要快于1秒。因此，用户等待开始接收第一个token的时间越短越好。这对于期望互动的聊天机器人尤为重要。TTFT的长度受许多因素影响，关键因素是预填充阶段的计算（提示的预处理）以及请求在用户请求接收后是否立即处理或是否需要在队列中等待。重要的是要注意，在没有负载的服务器上，TTFT可能与在负载很重的服务器上非常不同。
小学生也能听得懂的大模型 - Transformer 1
2401_85325557的博客
07-29 1569
参考 [小学生也能听得懂的大模型 Transformer 1]
GLM-4大模型本地部署
03-08
### GLM-4 大模型本地部署指南 #### 准备工作 为了成功在本地环境中部署GLM-4大模型，需先确认环境配置满足最低硬件需求。对于大型语言模型而言，充足的GPU资源尤为关键[^1]。 #### 安装依赖库 安装必要的Python包和其他依赖项是启动任何机器学习项目的首要任务。建议创建一个新的虚拟环境来管理这些依赖关系。可以使用`conda`或`venv`工具完成此操作： ```bash conda create --name glm_env python=3.8 conda activate glm_env pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 上述命令假设读者已经具备CUDA支持的NVIDIA GPU设备并已正确安装驱动程序以及cuDNN库。 #### 下载模型权重文件 访问官方仓库获取预训练好的GLM-4模型参数。通常情况下，这类资源会被托管至云存储服务上供开发者下载。确保遵循项目文档中的指引链接进行下载，并将其放置于指定目录下以便后续加载调用。 #### 加载与推理设置 编写一段简单的脚本来初始化模型实例并向其传递输入序列以获得预测输出。下面给出了一段基于Hugging Face Transformers库实现的例子代码片段： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/glm-4") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/glm-4") input_text = "你好世界" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 这段代码展示了如何利用Transformers API快速搭建起一个能够执行文本生成任务的基础框架。注意这里假定读者已经在前面步骤中完成了相应软件栈的准备工作。 #### 测试验证 最后一步是对整个流程做全面测试，确保各个组件协同运作良好。可以通过向API发送不同类型的查询请求来进行功能性和性能方面的评估。如果一切正常，则说明GLM-4已在本地成功部署完毕。
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