下载预训练模型 THUDM/glm-4-9b镜像
时间: 2025-06-29 08:10:59 浏览: 8
### 下载 THUDM GLM-4-9B 预训练模型
为了下载并配置 THUDM 的 `glm-4-9b` 模型,可以遵循以下方法:
#### 使用 Hugging Face 平台获取模型资源
Hugging Face 提供了一个便捷的方式用于访问和管理各种预训练的语言模型。对于希望在中国大陆地区更高效地下载模型的情况,可以选择使用国内的镜像站点。
通过访问 huggingface 国内镜像提供的模型页面[^2],搜索框中输入 "GLM-4" 来定位目标模型版本。这一步骤能够帮助找到适用于中国大陆用户的加速下载链接。
#### 手动克隆仓库与同步权重文件
由于大型模型可能不会直接包含所有的二进制权重文件,在完成 Git 仓库的复制之后还需要单独处理这些较大的 `.bin` 文件。具体操作如下所示:
1. **Git Clone**:执行命令来初始化项目结构。
```bash
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
```
2. **下载参数文件**:前往清华大学开源软件镜像站提供的共享链接[^1],从中挑选对应于 `glm-4-9b` 版本的具体分片,并将其放置到本地已创建好的目录路径之下。
3. **验证完整性**:确认所有必要的组件都已经被正确安装到位,包括但不限于配置文件以及各个切片的数据集。
#### 实战代码辅助工具
考虑到实际应用中的效率问题,有开发者分享过专门针对此类场景优化过的脚本实例[^3],利用 Python 编写的小程序可以帮助自动化部分流程,减少人为干预带来的不确定性。
```python
import os
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = 'path_to_local_clone'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
print("Model loaded successfully.")
```
此段代码展示了如何基于已经准备完毕的地方副本加载 tokenizer 和 model 对象,确保一切正常工作后打印提示信息。
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