glm4-9b模型数据下载
时间: 2025-07-06 14:36:19 AIGC 浏览: 21
<think>好的,用户想下载GLM4-9B模型的数据文件,但需要根据提供的引用内容来回答。首先,我需要查看用户提供的引用资料。
引用[1]提到在“GLM-4-9B模型训练与推理”部分需要下载权重,可能涉及到模型数据的下载步骤。这里应该包括从Hugging Face或ModelScope平台获取权重的方法。此外,引用[3]中给出了GitHub仓库的克隆命令,可能模型数据也托管在那里,或者需要从其他途径下载。
接下来需要整理步骤:首先访问Hugging Face或ModelScope,找到GLM4-9B的模型页面,然后使用git或huggingface_hub库下载。同时,可能还需要处理不同的分支,比如基础模型和Chat版本。用户可能需要具体说明下载的是预训练数据还是微调数据,但根据问题,应该是模型权重文件。
另外,引用[1]提到代码下载是通过GitHub,而模型权重可能需要单独下载。因此,在回答中需要区分代码和模型数据的不同下载方式,并确保用户明白从哪里获取模型文件。可能还需要提醒用户注意文件大小和存储空间,以及依赖库的安装,如git-lfs。
最后,用户可能遇到的问题包括访问权限、网络问题或存储空间不足,但根据引用内容,这些没有明确提到,所以可能不需要涉及。需要确保步骤清晰,分点说明,并引用正确的来源。</think>### 如何下载 GLM4-9B 模型数据文件?
根据引用内容,GLM-4-9B 模型的下载主要涉及代码仓库和模型权重文件的获取。以下是具体步骤:
---
#### 1. **下载模型代码仓库**
模型代码和相关训练工具需要通过 **GitHub** 克隆。根据引用[3],执行以下命令:
```bash
git clone https://github.com/THUDM/GLM-4.git
```
此命令会下载完整的代码库,包含模型定义、训练脚本和推理示例[^3]。
---
#### 2. **下载模型权重文件**
GLM-4-9B 的预训练权重和微调权重通常托管在 **Hugging Face** 或 **ModelScope** 平台:
- **Hugging Face 方式**:
- 访问模型页面:https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b
- 使用 `git lfs` 下载完整权重:
```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b
```
- 若仅需部分文件(如 `pytorch_model.bin`),可通过页面直接下载[^1]。
- **ModelScope 方式**:
- 安装库:`pip install modelscope`
- 使用 Python 代码加载模型:
```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/glm-4-9b")
```
---
#### 3. **区分不同版本**
- **基础模型**:`glm-4-9b`(通用预训练权重)
- **对话模型**:`glm-4-9b-chat`(针对对话微调的版本),需替换上述链接中的模型名称[^2]。
---
#### 注意事项
- **存储空间**:完整模型权重约需 18GB 以上存储空间。
- **依赖项**:确保已安装 `git-lfs`,否则无法正确下载大文件[^1]。
---
### 相关问题
1. GLM-4-9B 模型需要哪些硬件配置才能运行?
2. 如何验证下载的模型文件完整性?
3. GLM-4-9B 的微调数据如何准备?
阅读全文
相关推荐



















