GLM-4.1V-9B-Base快速体验:无需安装,在线Jupyter Notebook入门教程

张开发
2026/4/13 15:38:21 15 分钟阅读

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GLM-4.1V-9B-Base快速体验:无需安装,在线Jupyter Notebook入门教程
GLM-4.1V-9B-Base快速体验无需安装在线Jupyter Notebook入门教程1. 前言零门槛体验多模态大模型想体验最新的多模态大模型却苦于本地配置复杂今天给大家带来一个好消息——通过星图GPU平台的预置环境你可以直接在浏览器里体验GLM-4.1V-9B-Base模型完全不需要下载安装包或配置本地环境。GLM-4.1V-9B-Base是智谱AI最新推出的多模态大模型能够同时处理文本和图像输入。相比纯文本模型它能理解图片内容并进行智能对话这在商品识别、图表分析、教育辅导等场景特别有用。2. 环境准备3分钟快速开始2.1 访问星图GPU平台首先打开浏览器访问星图GPU平台无需注册即可体验。平台已经预置了包含GLM-4.1V-9B-Base模型的Jupyter Lab环境省去了你自己搭建环境的麻烦。2.2 启动Notebook在平台界面找到GLM-4.1V快速体验的Notebook模板点击即可创建一个预配置好的交互式环境。这个Notebook已经包含了所有必要的代码和示例你只需要按顺序执行单元格就能看到效果。3. 基础功能体验3.1 加载模型第一个单元格是模型加载代码直接运行即可from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b-base, trust_remote_codeTrue) tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/glm-4v-9b-base, trust_remote_codeTrue)这段代码会自动从星图平台的镜像仓库下载模型速度比从外网下载快很多。首次运行可能需要1-2分钟加载模型。3.2 准备示例图片Notebook中已经内置了几张示例图片包括商品照片用于测试物体识别数据图表测试数据分析能力复杂场景图测试场景理解你也可以上传自己的图片进行测试只需将图片文件拖到Jupyter的文件浏览器区域即可。4. 交互式体验4.1 基础对话测试运行以下代码开始与模型对话image_path example_product.jpg question 图片中的商品是什么有什么特点 response model.chat(tokenizer, image_path, question) print(response)你会看到模型不仅能识别商品类别还能分析出商品的设计特点和用途。4.2 修改Prompt观察变化尝试修改提问方式观察模型回答的变化# 第一次提问 response model.chat(tokenizer, image_path, 描述这张图片) print(描述式提问, response) # 第二次提问 response model.chat(tokenizer, image_path, 这张图片适合用在什么场景) print(场景式提问, response)你会发现模型能根据不同的提问角度给出针对性回答展现出强大的上下文理解能力。5. 进阶功能探索5.1 可视化注意力机制Notebook中还包含了一个可视化注意力权重的代码块import matplotlib.pyplot as plt # 获取注意力权重 _, attention_weights model.chat(tokenizer, image_path, 图片的重点是什么, return_attentionTrue) # 可视化 plt.imshow(attention_weights) plt.title(模型注意力热力图) plt.show()这张热力图能直观展示模型在分析图片时关注了哪些区域帮助你理解它的思考过程。5.2 多轮对话测试GLM-4.1V支持多轮对话你可以像这样进行连续提问# 第一轮 response, history model.chat(tokenizer, image_path, 图片中有几个人, history[]) print(response) # 第二轮 response, history model.chat(tokenizer, None, 他们分别在做什么, historyhistory) print(response)模型能记住之前的对话内容给出连贯的回答。6. 总结与下一步整体体验下来通过星图平台的预置环境确实能在几分钟内就体验到GLM-4.1V的强大能力完全不需要操心环境配置问题。模型在图片理解和多轮对话方面表现不错特别是对商品和场景的识别相当准确。如果你想进一步探索可以尝试上传自己的图片测试特定场景组合使用文本和图片输入测试模型在专业领域如医学影像的表现获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。

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