GLM-4V-9B多模态大模型源码解读与搭建教程
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两个推荐原因：
1、详细代码层解读GLM-4V-9B模型，渗透代码细节，帮助读者理解GLM-4V-9B多模态大模型原理；
2、自主构建多模态大模型参考教程，帮助读者具备自主构建多模态大模型(代码编写)能力。
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tangjunjun-owen
从事人工智能行业，已从事工业检测行业、智慧交通行业、智慧城市行业，已有如下经验：
ARM/jetson部署、NVIDIA性能优化、道路感知2D、单目3D、点云3D、目标跟踪、深度估计、多模态大模型与语言大模型、lidar/radar/vison多传感融合、中间件ROS2开发、相机标定、工业2D检测/分类/分割、数据增强、attention、transformer、模型压缩加速
计算机技能：C++、Python、cuda、tensorrt、ros2
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第一节：GLM-4-9B大模型安装、推理与训练详细教程
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。原创 2024-12-23 17:53:31 · 1516 阅读 · 0 评论 -
第二节：GLM-4v-9B数据加载源码解读
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-4-9B数据处理源码解读，特别理解模型数据处理后输出内容。原创 2024-12-23 21:12:34 · 199 阅读 · 0 评论 -
第三节：GLM-4v-9B数据加载之huggingface数据加载方法教程(通用大模型数据加载实列)
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。本节是对第二节数据处理理论补充与实列应用教程。原创 2024-12-23 21:14:29 · 313 阅读 · 0 评论 -
第四节：GLM-4v-9b模型的tokenizer源码解读
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-4-9B模型tokenizer方法源码解读内容。原创 2024-12-23 21:16:01 · 332 阅读 · 0 评论 -
第五节：GLM-4v-9b模型model加载源码解读(模型相关参数方法解读)
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-4-9B模型加载相关参数获取方法源码解读内容。原创 2024-12-23 21:16:50 · 247 阅读 · 0 评论 -
第六节：GLM-4v-9b模型加载源码解读(模型加载方法解读)
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-4-9B模型获取相应参数加载模型方法源码解读内容。原创 2024-12-26 21:18:43 · 180 阅读 · 0 评论 -
第七节：GLM-4v-9b模型的视觉模型源码解读
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-4-9B模型的视觉加载源码解读内容。原创 2024-12-26 21:19:46 · 177 阅读 · 0 评论 -
第八节：GLM-4v-9b模型的大语言模型源码解读(ChatGLMForConditionalGeneration)
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模型，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-4-9B模型的视觉加载源码解读内容。原创 2024-12-30 10:30:08 · 383 阅读 · 0 评论 -
第九节：通过Debug解析ChatGLMForConditionalGeneration的数据流，理解GLM-4v-9b模型架构
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模型，指导搭建多模态大模型，帮助读者自由搭建与修改大模型。本节基于debug方式给出GLM-4-9B模型ChatGLMForConditionalGeneration整体架构与流程解读。原创 2025-01-04 08:00:00 · 155 阅读 · 0 评论 -
第十节：通过Debug解析ChatGLMModel的数据流，理解视觉与语言模型结合架构
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模型，指导搭建多模态大模型，帮助读者自由搭建与修改大模型。本节基于debug方式给出GLM-4-9B模型ChatGLMModel，理解视觉与语言模型结合架构。原创 2025-01-06 10:59:47 · 103 阅读 · 0 评论