GLM 4.1V 9B Thinking هو أول نموذج رؤية-لغة في العالم يستخدم استدلال سلسلة الأفكار (CoT). إذا كنت تفكر في النشر المحلي، فإن السؤال الرئيسي هو: ما مقدار VRAM الذي تحتاجه، وما هي التكاليف الإضافية المحتملة؟
متطلبات VRAM لنموذج GLM 4.1V 9B Thinking
بُني على أساس GLM 4 9B 0414، يهدف GLM 4.1V 9B Thinking إلى تطوير قدرات الاستدلال في الذكاء الاصطناعي للرؤية-اللغة. من خلال اعتماد نهج جديد “التفكير أولاً” واستخدام تقنيات التعلم المعزز، يأخذ هذا النموذج الفهم متعدد الوسائط إلى المستوى التالي. باعتباره النموذج الرائد في الرؤية-اللغة الذي يتميز باستدلال سلسلة الأفكار (CoT)، يضع GLM 4.1V 9B Thinking معيارًا جديدًا للاستدلال المتطور عبر النصوص والصور.
من THUDM
متطلبات الأجهزة التفصيلية
ما هو أكثر إثارة للإعجاب هو أن GLM 4.1V 9B Thinking يحتوي على 9 مليارات معلمة فقط، مما يجعله خفيف الوزن بما يكفي للعمل بسلاسة على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية مثل RTX 4090 أو حتى 3090. على الرغم من حجمه الصغير، فإن GLM يقدم نتائج رفيعة المستوى، متغلبًا على العديد من النماذج الأكبر حجمًا.
الاستدلال
| الجهاز (GPU واحد) | الإطار | الذاكرة الدنيا | السرعة | الدقة |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | transformers | 22GB | 14 - 22 Token/s | BF16 |
| NVIDIA A100 | vLLM | 22GB | 60 - 70 Token/s | BF16 |
الضبط الدقيق
| الجهاز (مجموعة) | الاستراتيجية | الذاكرة الدنيا / عدد GPUs | حجم الدفعة (لكل GPU) | التجميد |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | LORA | 21GB / 1 GPU | 1 | تجميد VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 280GB / 4 GPUs | 1 | تجميد VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 192GB / 4 GPUs | 1 | تجميد VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 304GB / 4 GPUs | 1 | بدون تجميد |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 210GB / 4 GPUs | 1 | بدون تجميد |
مقارنة متطلبات VRAM مع نماذج أخرى
| الميزة | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| إجمالي VRAM | 22 GB | 640 GB |
| GPUs المستخدمة | 1 GPU | 8 GPUs |
نصائح لاختيار GPU يدعم GLM 4.1V 9B Thinking
- الهندسة المعمارية
تحدد الميزات الرئيسية، وكفاءة التشغيل، والتوافق مع النظام. - أنوية CUDA وTensor وRT
تؤثر على سرعة تدريب النموذج والاستدلال، بالإضافة إلى أداء الرسوميات. - VRAM وعرض النطاق الترددي للذاكرة
تؤثر على الحد الأقصى لحجم النموذج الذي يمكنك العمل به وسرعة المعالجة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة. - دعم FP8/FP16/FP32/FP64
يؤثر على الدقة الحسابية، واستهلاك الطاقة، والأداء لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والعلمية. - استهلاك الطاقة (TDP)
له آثار على تكاليف الكهرباء، ومتطلبات التبريد، وتخطيط الأجهزة. - NVLink وMIG وECC
تمكن من قابلية توسع أفضل، وموثوقية معززة، ودعم تشغيل نماذج متعددة في وقت واحد. - حالات الاستخدام المثالية
تشير إلى أنواع أعباء العمل التي يناسبها GPU بشكل أفضل. - التكلفة والنشر
يؤثر على اعتبارات الميزانية ومدى سهولة الحصول على GPU ودمجه.
GPUs الموصى بها
| المواصفات | NVIDIA A100 Pcle | NVIDIA RTX 3090 |
|---|---|---|
| الهندسة المعمارية | Ampere | Ampere |
| حالة الاستخدام الأساسية | مركز البيانات والحوسبة عالية الأداء | الألعاب وإنشاء المحتوى |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 24 GB GDDR6X |
| واجهة الذاكرة | 5120-bit | 384-bit |
| عرض النطاق الترددي للذاكرة | 1,935 GB/s | 936 GB/s |
| أنوية CUDA | 6,912 | 10,496 |
| أنوية Tensor | 432 (الجيل الثالث) | 328 (الجيل الثالث) |
| أنوية RT | لا يوجد | 82 (الجيل الثاني) |
| أداء FP32 | 19.5 TFLOPS | ~35.6 TFLOPS |
| أداء Tensor | 624 TFLOPS (FP16/BF16 مع الندرة) | ~142 TFLOPS (FP16 مع الندرة) |
| واجهة النظام | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| دعم NVLink | نعم (جسر 600 GB/s) | نعم (جسر 112.5 GB/s) |
| الحد الأقصى لاستهلاك الطاقة | 300 W | 350 W |
| الميزات الخاصة | MIG, ECC, FP64 Compute | Desktop Ampere, NVLink للألعاب |
كم تكلفة GPUs المذكورة أعلاه؟
| طراز GPU | سعر الإطلاق التوصيلي (دولار أمريكي) | تكلفة الكهرباء لمدة عام (دولار أمريكي) | GPU سحابي على Novita AI |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3090 | $1,499 | $521.22 | $0.21/ساعة |
| NVIDIA A100 Pcle 80GB | $11,000 | $446.76 | $1.60/ساعة |
اطلع على المزيد من أسعار GPU السحابية
قد يبدو شراء GPU الخاص بك فكرة جيدة، ولكن عند جمع جميع التكاليف، فإن استخدام GPU السحابية غالبًا ما يكون أرخص - حتى لو كنت لا تحتاج إلى كميات ضخمة من الذاكرة.
للمطورين الصغار، اختر GPU السحابي
ببساطة، تتيح لك منصات مثل Novita AI الاستفادة من وحدات معالجة الرسوميات القوية دون التكاليف الأولية المرتفعة أو الصيانة المستمرة. يساعدك هذا النهج المرن على التجربة والبناء بسرعة أكبر، وتقليل النفقات اليومية، ومواكبة التغيرات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
خيار مستقر وفعال من حيث التكلفة: Novita AI
| المزود | نوع GPU | السعر (دولار أمريكي/ساعة) |
|---|---|---|
| Novita AI | A100 Pcle | $1.60/ساعة |
| RTX3090 | $0.21/ساعة | |
| RunPod | A100 Pcle | $1.64/ساعة |
| RTX3090 | $0.46/ساعة |
متى تختار GPU محلي
1. الاستخدام الثقيل المستمر
إذا كنت بحاجة إلى GPU يعمل 24/7 - مثل خوادم الاستدلال أو التدريب المنتظم للنماذج - فقد يكون امتلاك أجهزتك الخاصة أكثر فعالية من حيث التكلفة على المدى الطويل. وجد بعض الباحثين أن RTX 3090 يمكن أن يعوض تكلفته مقارنة بالخدمات السحابية مثل AWS في حوالي عام.
2. متطلبات زمن انتقال منخفض أو بيانات محلية
تتطلب التطبيقات في الوقت الفعلي مثل الروبوتات أو التحليلات الطرفية زمن انتقال ضئيل. تقدم الحلول السحابية حتمًا تأخيرات في الشبكة، لكن GPUs المحلية يمكنها تجنب هذه المشكلات تمامًا.
3. التعامل مع البيانات الحساسة أو المنظمة
عند العمل مع بيانات شديدة الحساسية أو منظمة (على سبيل المثال، في المجالات الطبية أو المالية)، تفضل الشركات الأجهزة المحلية أو الحلول السحابية الخاصة للحفاظ على السيطرة الكاملة على بياناتها.
ما الذي يمكنك كسبه من استخدام GPU السحابية؟
- توفير التكاليف: ادفع فقط مقابل ما تستخدمه، وتجنب الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة.
- قابلية التوسع: احصل فورًا على المزيد من GPUs (أو أقوى) مع نمو عبء العمل الخاص بك.
- المرونة: انتقل بسهولة بين أنواع وتكوينات GPU المختلفة لتتناسب مع احتياجاتك.
- لا صيانة: وفر الوقت والجهد من خلال السماح لمزود الخدمة السحابية بالتعامل مع أعطال الأجهزة والتحديثات والتبريد.
- الوصول العالمي: اعمل من أي مكان وتعاون مع فرق حول العالم.
- الابتكار الأسرع: ابدأ المشاريع وجرب بسرعة دون انتظار توصيل الأجهزة أو إعدادها.
كيفية الوصول إلى GLM 4.1V 9B Thinking على GPU سحابي مثل Novita AI؟
الخطوة 1: تسجيل حساب
إذا كنت جديدًا في Novita AI، ابدأ بإنشاء حساب على موقعنا الإلكتروني. بمجرد التسجيل، انتقل إلى علامة التبويب “GPUs” لاستكشاف الموارد المتاحة وبدء رحلتك.
جرب GPU عالي الأداء من Novita AI
الخطوة 2: استكشاف القوالب وخوادم GPU
ابدأ باختيار قالب يناسب احتياجات مشروعك، مثل PyTorch أو TensorFlow أو CUDA. اختر الإصدار الذي يناسب متطلباتك، مثل PyTorch 2.2.1 أو CUDA 11.8.0. ثم اختر تكوين خادم GPU A100، الذي يوفر أداءً قويًا للتعامل مع أعباء العمل المتطلبة مع ذاكرة VRAM وRAM وسعة قرص كافية.
الخطوة 3: تخصيص النشر الخاص بك
بعد اختيار القالب وGPU، قم بتخصيص إعدادات النشر الخاصة بك عن طريق ضبط المعلمات مثل إصدار نظام التشغيل (مثل CUDA 11.8). يمكنك أيضًا تعديل التكوينات الأخرى لتكييف البيئة مع متطلبات مشروعك المحددة.
الخطوة 4: تشغيل مثيل
بمجرد الانتهاء من القالب وإعدادات النشر، انقر فوق “Launch Instance” لإعداد مثيل GPU الخاص بك. سيبدأ ذلك في إعداد البيئة، مما يتيح لك بدء استخدام موارد GPU لمهام الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
لأقصى كفاءة وراحة، اختر API!
توفر Novita AI واجهات برمجة تطبيقات GLM 4.1V 9B Thinking مع سياق 65536، وتكاليف $0.035/إدخال و $0.138/إخراج.
من Openrouter
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة وحدد النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ نسختك التجريبية المجانية
ابدأ نسختك التجريبية المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع API، سنوفر لك مفتاح API جديدًا. بالذهاب إلى صفحة “Settings”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك للبدء في التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام واجهة chat completions API لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
يضع GLM 4.1V 9B Thinking معيارًا جديدًا للاستدلال البصري-اللغوي. مع متطلبات VRAM لا تقل عن 22GB (للاستدلال)، فإنه يعمل بسلاسة على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية مثل RTX 3090 أو 4090. على الرغم من أن هذا يجعله في متناول اليد أكثر بكثير من النماذج العملاقة التي تتطلب أجهزة من فئة الخوادم، إلا أنك لا تزال بحاجة إلى مراعاة السعر المرتفع لمثل هذه GPUs، واستهلاك الطاقة، والتبريد المحتمل أو ترقيات النظام. بالنسبة لمعظم المطورين، تظل GPU السحابية الخيار الأكثر مرونة وفعالية من حيث التكلفة للوصول إلى GLM 4.1V 9B Thinking.
الأسئلة المتكررة
كم VRAM أحتاج لتشغيل GLM 4.1V 9B Thinking محليًا؟
مطلوب 22GB من VRAM على الأقل للاستدلال. وهذا يعني أن RTX 3090 أو 4090 واحدًا أو GPU مماثلًا يكفي.
متى يكون شراء GPU محلي منطقيًا؟
إذا كان GPU الخاص بك سيكون مشغولًا طوال الوقت تقريبًا، أو كنت بحاجة إلى زمن انتقال منخفض للغاية، أو كنت تعمل مع بيانات حساسة لا يمكن أن تغادر مقرك.
ما هي أسهل طريقة لاستخدام GLM 4.1V 9B Thinking؟
استخدم مزودًا سحابيًا مثل Novita AI وادخل إلى النموذج عبر API - لا داعي للقلق بشأن الأجهزة أو الإعداد أو الصيانة المستمرة.
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام API البسيط الخاص بنا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة للبناء والتوسع.
