Zhipu

Zhipu propose un modèle freemium avec des fonctionnalités gratuites disponibles et des options premium pour des fonctionnalités avancées.

Selon nos dernières informations, cet outil ne semble pas avoir d'offre à vie pour le moment, malheureusement.

Zhipu QingYan est un modèle bilingue à échelle 130B qui excelle dans le soutien aux conversations multi-tours. Il est conçu pour la création de contenu et la synthèse d'informations, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications nécessitant un dialogue interactif et des résultats informatifs. Les utilisateurs peuvent tirer parti de ses capacités pour des tâches telles que le support client ou l'écriture créative.

La plateforme Zhipu MaaS (Model-as-a-Service) offre un accès à des grands modèles d'intelligence cognitive de nouvelle génération. Les utilisateurs peuvent explorer une variété de fonctionnalités et déployer des modèles sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente. L'accès à cette plateforme se fait généralement via leur site web officiel, et les utilisateurs sont encouragés à vérifier les exigences d'inscription ou d'abonnement.

Pour exécuter les modèles Zhipu, tels que GLM-130B, localement, il est recommandé d'avoir un GPU de consommateur avec au moins 24 Go de mémoire, surtout pour gérer des modèles plus volumineux. Pour les utilisateurs avec des ressources limitées, les modèles peuvent également être quantifiés pour réduire l'utilisation de la mémoire, permettant ainsi un déploiement sur des systèmes avec des spécifications inférieures tout en maintenant des performances acceptables.

Zhipu propose diverses intégrations grâce à ses modèles, y compris des fonctionnalités d'assistance à la programmation, d'appels d'outils et de conversation en langage naturel. Par exemple, CodeGeeX fonctionne comme un assistant de programmation AI gratuit prenant en charge plus de 100 langages de programmation. Les utilisateurs doivent consulter la documentation pour des détails sur les intégrations API et les plugins afin d'améliorer leurs applications.

Bien que les modèles Zhipu soient puissants, certaines limitations doivent être prises en considération. Par exemple, les performances des modèles peuvent se dégrader dans des scénarios nécessitant un contexte extrêmement long ou lorsqu'ils sont poussés au-delà de leurs capacités conçues. De plus, bien que le déploiement local soit possible, des contraintes de ressources peuvent limiter l'efficacité et la rapidité des modèles, notamment sur du matériel de moindre qualité.

Les développeurs peuvent ajuster les modèles Zhipu en suivant les scripts fournis dans le dépôt du modèle. Cela implique de cloner le dépôt, d'installer les dépendances nécessaires et d'utiliser le kit d'ajustement fourni. Des instructions peuvent être trouvées dans le `finetune/README.md`, où des exemples de scripts et les ressources informatiques requises sont décrits.

Zhipu propose un programme appelé 'Plan Z', qui soutient les startups de modèles fondamentaux en fournissant des ressources telles que du financement, un accès à la technologie et de la puissance de calcul. Les startups peuvent postuler pour un soutien afin de compenser les coûts associés au développement de solutions d'IA, ce qui représente une excellente opportunité pour les nouveaux acteurs dans le domaine de l'IA.

Pour garantir des performances optimales des modèles Zhipu, il est recommandé d'utiliser la dernière version des modèles et d'utiliser du matériel puissant avec une mémoire suffisante. De plus, procéder à une quantification appropriée des modèles et tirer parti d'outils comme YaRN pour gérer de longs contextes peut considérablement améliorer la fonctionnalité. Il est également conseillé de consulter régulièrement la documentation de Zhipu pour des mises à jour et des meilleures pratiques.