GLM-5.3-Flash অফলাইন ডেস্কটপ ক্লায়েন্ট কী?
GLM-5.3-Flash অফলাইন ডেস্কটপ ক্লায়েন্ট হলো একটি স্বতন্ত্র Windows অ্যাপ্লিকেশন, যা আপনার নিজের কম্পিউটারে GLM-5.3-Flash ভাষা মডেল চালানোর জন্য তৈরি। এটি বাহ্যিক API-তে প্রম্পট পাঠানোর পরিবর্তে সংযুক্ত মডেল ওজন স্থানীয়ভাবে লোড করে। ফলে প্রাথমিক ডাউনলোডের পর ক্লাউড ব্যবহারের খরচ বা নেটওয়ার্ক নির্ভরতা ছাড়াই একটি ব্যক্তিগত চ্যাট পরিবেশ পাওয়া যায়।
ক্লায়েন্টটি গোপনীয়তাসচেতন পেশাজীবী, অফলাইন-প্রথম ডেভেলপার, গবেষক, শিক্ষার্থী এবং নেটওয়ার্ক-সীমাবদ্ধ পরিবেশে কাজ করা প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য উপযোগী। সম্ভাব্য ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে লেখা খসড়া তৈরি, কোড কমেন্ট ও ডকস্ট্রিং তৈরি, কাঠামোবদ্ধ তথ্য বের করা, প্রম্পট নিয়ে পরীক্ষা করা এবং স্থানীয় হার্ডওয়্যারে সংরক্ষণ করা আবশ্যক এমন সংবেদনশীল নথি প্রক্রিয়াকরণ।
প্রকল্পের ডকুমেন্টেশনে বলা হয়েছে, ক্লায়েন্টে কোনো অ্যানালিটিক্স SDK, ক্র্যাশ রিপোর্টার বা ফোন-হোম কার্যকারিতা নেই। এটি
127.0.0.1-এ একটি স্থানীয় HTTP ইন্টারফেস ব্যবহার করে, তবে ইনফারেন্স ও কথোপকথন সংরক্ষণ কম্পিউটারেই থাকে।
প্রধান বৈশিষ্ট্য
- স্থানীয় ইনফারেন্স: আপনার মেশিনে সংরক্ষিত মডেল ওজন ব্যবহার করে প্রম্পট প্রক্রিয়া করা হয়।
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো: ক্লায়েন্ট দীর্ঘ প্রম্পট ও কথোপকথনের ইতিহাস সমর্থন করে।
- CPU ও NVIDIA GPU মোড: ট্রে মেনু থেকে প্রসেসিং মোড পরিবর্তন করা যায়, সাধারণত অ্যাপ্লিকেশন পুনরায় চালু না করেই।
- স্ট্রিমিং জেনারেশন: মডেল প্রতিক্রিয়া তৈরি করার সঙ্গে সঙ্গে টোকেন ধরে ধরে তা প্রদর্শিত হয়।
- স্যাম্পলিং নিয়ন্ত্রণ: পরিবর্তনযোগ্য temperature ও top-p মানের মাধ্যমে আরও নির্ধারিত বা বৈচিত্র্যময় আউটপুট পাওয়া যায়।
- পুনর্ব্যবহারযোগ্য সিস্টেম প্রম্পট: প্রতি সেশনের জন্য সিস্টেম নির্দেশনা কাস্টমাইজ করে টেমপ্লেট হিসেবে সংরক্ষণ করা যায়।
- কথোপকথন এক্সপোর্ট: সম্পূর্ণ থ্রেড Markdown বা সাধারণ টেক্সট হিসেবে সংরক্ষণ করা যায়।
- স্থানীয় ব্যাচ প্রসেসিং: ক্লায়েন্ট
.txtবা.csvফাইল থেকে একাধিক প্রম্পট প্রক্রিয়া করে কাঠামোবদ্ধ ফলাফল লিখতে পারে। - পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণ: বিল্ট-ইন প্যানেলে টোকেন থ্রুপুট, মেমরি ব্যবহার এবং সক্রিয় প্রসেসিং ডিভাইস প্রদর্শিত হয়।
- স্থানীয় ইতিহাস: কথোপকথন এক্সিকিউটেবলের পাশে থাকা
conversations.dbনামের SQLite ফাইলে সংরক্ষিত হয়।
সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা
আর্কাইভ ডাউনলোডের আগে নিশ্চিত করুন যে আপনার Windows কম্পিউটার প্রকল্পে উল্লেখিত প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।
ন্যূনতম কনফিগারেশন
- অপারেটিং সিস্টেম: Windows 10 64-bit
- মেমরি: 16 GB RAM
- স্টোরেজ: কমপক্ষে 10 GB খালি স্থান
- ঐচ্ছিক GPU: 6 GB VRAM-সহ NVIDIA GTX 1060
প্রস্তাবিত কনফিগারেশন
- অপারেটিং সিস্টেম: Windows 11 64-bit
- মেমরি: 32 GB RAM
- স্টোরেজ: NVMe SSD
- GPU: NVIDIA RTX 3060 বা তার চেয়ে উন্নত
ক্লায়েন্টে CPU fallback মোড থাকায় ডেডিকেটেড GPU আবশ্যক নয়। প্রকল্পের ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, 32 GB RAM-সহ আধুনিক ল্যাপটপে প্রতি সেকেন্ডে আনুমানিক 10–15টি টোকেন তৈরি করা যায়। তবে প্রকৃত পারফরম্যান্স প্রসেসর, মেমরি গতি, প্রম্পটের দৈর্ঘ্য এবং অন্যান্য সিস্টেম পরিস্থিতির ওপর নির্ভর করবে।
পূর্ণগতির GPU জেনারেশনের জন্য ডকুমেন্টেশনে 8 GB ডেডিকেটেড VRAM সুপারিশ করা হয়েছে। VRAM সীমিত হলে ক্লায়েন্ট মডেলের কিছু স্তর সিস্টেম RAM-এ অফলোড করতে পারে, তবে জেনারেশন ধীর হবে।
ক্লায়েন্ট ডাউনলোড ও ইনস্টল করুন
সোর্স কম্পাইলেশন, Python পরিবেশ, Node.js ইনস্টলেশন বা কোনো প্যাকেজ ম্যানেজারের প্রয়োজন নেই। অ্যাপ্লিকেশনটি মডেল ওজনসহ প্রায় 8 GB আকারের একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ আর্কাইভ হিসেবে বিতরণ করা হয়।
- অফিশিয়াল GLM-5.3-Flash অফলাইন ডেস্কটপ ক্লায়েন্ট ল্যান্ডিং পেজ খুলুন।
- সর্বশেষ Windows
.zipআর্কাইভ ডাউনলোড করুন। - সম্পূর্ণ আর্কাইভটি অভ্যন্তরীণ ড্রাইভ, বাহ্যিক SSD বা নেটওয়ার্ক শেয়ারে এক্সট্র্যাক্ট করুন।
- এক্সট্র্যাক্ট করা ফোল্ডার খুলুন।
glm-flash-client.exe-এ ডাবল-ক্লিক করুন।- প্রয়োজন হলে সংযুক্ত
models/ডিরেক্টরিটি অন্য স্থানে সরিয়ে প্রথমবার চালুর সময় অ্যাপ্লিকেশনকে সেই অবস্থানটি দেখিয়ে দিন।
আলাদা মডেল অবস্থান ইচ্ছাকৃতভাবে কনফিগার না করলে এক্সট্র্যাক্ট করা ফাইলগুলো একসঙ্গে রাখুন। দ্রুতগতির স্টোরেজ, বিশেষ করে NVMe SSD, মডেল লোডিং ও ক্যাশ অপারেশন উন্নত করতে পারে।
প্রথম স্থানীয় কথোপকথন শুরু করুন
অ্যাপ্লিকেশন চালু হয়ে মডেল লোড করার পর চ্যাট ইন্টারফেসে একটি প্রম্পট লিখুন। ক্লায়েন্ট আপনার লেখা স্থানীয়ভাবে টোকেনাইজ করে, নির্বাচিত ডিভাইসে ইনফারেন্স চালায় এবং তৈরি হওয়া টোকেনগুলো ইন্টারফেসে স্ট্রিম করে।
প্রথম প্রম্পট হিসেবে একটি সহজ উদাহরণ হতে পারে:
নিচের মিটিং নোটগুলো পাঁচটি বুলেট পয়েন্টে সংক্ষেপ করুন। সব নাম, তারিখ এবং করণীয় কাজ সঠিক রাখুন।
[এখানে মিটিং নোট পেস্ট করুন]ডেভেলপমেন্টের কাজের জন্য স্পষ্ট আউটপুট-প্রয়োজনীয়তাসহ একটি প্রম্পট ব্যবহার করে দেখুন:
নিচের ফাংশনের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত ডকস্ট্রিং লিখুন। এর প্যারামিটার, রিটার্ন ভ্যালু এবং সম্ভাব্য ত্রুটিগুলো ব্যাখ্যা করুন।
[এখানে ফাংশন পেস্ট করুন]সব প্রক্রিয়াকরণ স্থানীয়ভাবে হওয়ায় ডাউনলোডের পর ক্লায়েন্টের ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন হয় না। প্রকল্পের ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, আপনি ফায়ারওয়াল ব্যবহার করে এটিকে ব্লক করলেও এটি কার্যকর থাকার কথা।
স্থানীয় প্রসেসিং প্রবাহ বুঝুন
- আপনি চ্যাট উইন্ডোতে একটি প্রম্পট লিখুন।
- সংযুক্ত টোকেনাইজার স্থানীয়ভাবে লেখাটিকে টোকেনে রূপান্তর করে।
- CPU মোডের জন্য অ্যাপ্লিকেশন মডেল ওজন সিস্টেম RAM-এ অথবা GPU মোডের জন্য ভিডিও মেমরিতে লোড করে।
- একটি মাল্টি-থ্রেডেড ইনফারেন্স লুপ প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
- আংশিক টোকেন চ্যাট ইন্টারফেসে স্ট্রিম হয়।
- কথোপকথনটি স্থানীয় SQLite ডেটাবেসে সংরক্ষিত হয়।
চ্যাট ইন্টারফেসটি 127.0.0.1-এর একটি স্থানীয় ঠিকানার মাধ্যমে পরিবেশিত হয়। স্বাভাবিক কনফিগারেশনে এই লুপব্যাক ঠিকানাটি কেবল স্থানীয় মেশিন থেকেই অ্যাক্সেসযোগ্য এবং এর অর্থ এই নয় যে প্রম্পট কোনো দূরবর্তী সেবায় পাঠানো হচ্ছে।
CPU এবং GPU মোডের মধ্যে বেছে নিন
CPU এবং NVIDIA GPU প্রসেসিংয়ের মধ্যে পরিবর্তন করতে ট্রে মেনু ব্যবহার করুন। বেশিরভাগ হার্ডওয়্যার পরিবর্তনের জন্য অ্যাপ্লিকেশন পুনরায় চালু করার প্রয়োজন হয় না।
যখন CPU মোড ব্যবহার করবেন
- আপনার কম্পিউটারে সমর্থিত NVIDIA GPU নেই।
- আপনার GPU-তে পর্যাপ্ত ডেডিকেটেড মেমরি নেই।
- অন্য কোনো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য GPU সংরক্ষণ করতে হবে।
- GPU শনাক্তকরণ বা ড্রাইভারের সমস্যা কর্মক্ষমতায় প্রভাব ফেলছে।
যখন GPU মোড ব্যবহার করবেন
- আপনার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ NVIDIA GPU আছে।
- আপনি দ্রুত টোকেন তৈরি চান।
- আপনার কাজের মধ্যে দীর্ঘ উত্তর বা বারবার ব্যাচ প্রসেসিং রয়েছে।
- সিস্টেম মেমরিতে অফলোড কমানোর জন্য আপনার পর্যাপ্ত VRAM আছে।
মোড পরিবর্তনের পর পারফরম্যান্স প্যানেল খুলে Device ফিল্ডটি দেখুন। GPU ত্বরণ প্রত্যাশা করা সত্ত্বেও যদি সেখানে CPU only প্রদর্শিত হয়, NVIDIA ড্রাইভার আপডেট করে ক্লায়েন্টটি পুনরায় চালু করুন।
স্যাম্পলিং সেটিংস দিয়ে উত্তরের ধরন নিয়ন্ত্রণ করুন
ক্লায়েন্টে temperature এবং top-p স্যাম্পলিং নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। এই মানগুলো মডেল কীভাবে প্রতিটি নতুন টোকেন বেছে নেয়, তা প্রভাবিত করে।
- কম temperature: আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ ও কেন্দ্রীভূত উত্তর তৈরি করে। নিষ্কাশন, সারসংক্ষেপ, ফরম্যাটিং এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা গুরুত্বপূর্ণ এমন অন্যান্য কাজে এটি উপযোগী।
- বেশি temperature: আরও বৈচিত্র্যের সুযোগ দেয়। ব্রেনস্টর্মিং ও সৃজনশীল লেখায় এটি উপযোগী হতে পারে।
- Top-p: সম্ভাবনার ভিত্তিতে সম্ভাব্য টোকেনগুলোর একটি সেটের মধ্যে নির্বাচন সীমাবদ্ধ করে। আউটপুটের বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণ করতে temperature-এর সঙ্গে এটি সমন্বয় করে পরিবর্তন করুন।
একবারে একটি সেটিং পরিবর্তন করুন এবং একই প্রম্পট বারবার পরীক্ষা করুন। এতে কোন পরিবর্তনের কারণে ধরন বা সামঞ্জস্যে পরিবর্তন এসেছে তা নির্ধারণ করা সহজ হয়। README কোনো সর্বজনীন সংখ্যাগত মান নির্ধারণ করে না, তাই নিজের কাজ ও যাচাইয়ের ফলাফলের ভিত্তিতে সেটিংস বেছে নিন।
পুনর্ব্যবহারযোগ্য সিস্টেম প্রম্পট টেমপ্লেট তৈরি করুন
একটি সিস্টেম প্রম্পট একটি সেশনের জন্য মডেলের সাধারণ আচরণ নির্ধারণ করে। ক্লায়েন্টে আপনি এসব নির্দেশনা কাস্টমাইজ করে নিয়মিত কাজের জন্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য টেমপ্লেট হিসেবে সংরক্ষণ করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, একটি কাঠামোবদ্ধ তথ্য নিষ্কাশন টেমপ্লেটে এমন নির্দেশনা থাকতে পারে:
সরবরাহ করা লেখায় স্পষ্টভাবে উপস্থিত তথ্যই কেবল নিষ্কাশন করুন।
অনুরোধ করা ফিল্ড ব্যবহার করে ফলাফল দিন।
অনুপস্থিত মান অনুমান করবেন না।
অনুপলব্ধ মান হিসেবে "Not provided." লিখুন।একটি কোড-পর্যালোচনা টেমপ্লেট হতে পারে:
সংক্ষিপ্ত কোড পর্যালোচক হিসেবে কাজ করুন।
সঠিকতা, নিরাপত্তা ও রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতার সমস্যা শনাক্ত করুন।
প্রতিটি সমস্যা ব্যাখ্যা করুন এবং বাস্তবসম্মত সমাধান প্রস্তাব করুন।
কোডের সঙ্গে সম্পর্কহীন অংশ পুনর্লিখবেন না।সারসংক্ষেপ, কোড ডকুমেন্টেশন, ডকুমেন্ট পর্যালোচনা এবং কাঠামোবদ্ধ তথ্য নিষ্কাশনের মতো কাজের জন্য আলাদা টেমপ্লেট সংরক্ষণ করুন। স্পষ্ট টেমপ্লেট বারবার সেটআপের প্রয়োজন কমায় এবং বিভিন্ন সেশনে ফলাফলের সামঞ্জস্য বজায় রাখতে সহায়তা করে।
ব্যাচ মোডে একাধিক প্রম্পট প্রসেস করুন
স্থানীয় ব্যাচ মোড .txt বা .csv ফাইল থেকে প্রম্পটের সংগ্রহ গ্রহণ করে এবং একটি কাঠামোবদ্ধ ফলাফল ফাইল তৈরি করে। ইন্টার্যাক্টিভ কথোপকথনের প্রয়োজন নেই এমন পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য এটি উপযোগী।
একটি সাধারণ ব্যাচ কর্মপ্রবাহ হলো:
- সমর্থিত
.txtবা.csvফাইলে প্রম্পট প্রস্তুত করুন। - ক্লায়েন্টের স্থানীয় ব্যাচ মোড খুলুন।
- ইনপুট ফাইল নির্বাচন করুন।
- প্রাসঙ্গিক সিস্টেম প্রম্পট ও স্যাম্পলিং সেটিংস বেছে নিন।
- প্রসেসিং শুরু করুন এবং থ্রুপুট ও মেমরি ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করুন।
- তৈরি হওয়া কাঠামোবদ্ধ আউটপুট পর্যালোচনা করুন।
বড় ব্যাচ জমা দেওয়ার আগে ছোট একটি ইনপুট ফাইল পরীক্ষা করুন। এতে উল্লেখযোগ্য প্রসেসিং সময় ব্যয় করার আগে প্রম্পটের ভাষা, মডেল সেটিংস এবং প্রত্যাশিত আউটপুট কাঠামো উপযুক্ত কি না যাচাই করা যায়।
কথোপকথনের ইতিহাস রপ্তানি ও সুরক্ষিত করুন
ক্লায়েন্ট সম্পূর্ণ কথোপকথন থ্রেড Markdown বা সাধারণ টেক্সট হিসেবে রপ্তানি করতে পারে। আর্কাইভ করা, অনুমোদিত চ্যানেলের মাধ্যমে ফলাফল শেয়ার করা বা তৈরি করা কনটেন্ট অন্য কোনো স্থানীয় কর্মপ্রবাহে ব্যবহারের জন্য রপ্তানি উপযোগী।
কথোপকথনের ইতিহাস স্বয়ংক্রিয়ভাবে এখানেও সংরক্ষিত হয়:
conversations.dbএই SQLite ডেটাবেসটি glm-flash-client.exe-এর পাশেই থাকে। অ্যাপ্লিকেশন ফোল্ডার প্রতিস্থাপন বা সরানোর আগে এর ব্যাকআপ নিন। ক্লায়েন্ট আপডেট করার সময় ইতিহাস সংরক্ষণ করতে বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন ডিরেক্টরি রেখে দিন অথবা conversations.db নতুন ফোল্ডারে কপি করুন।
কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ ও উন্নত করুন
রিয়েল-টাইম টোকেন থ্রুপুট, মেমরি ব্যবহার এবং নির্বাচিত প্রসেসিং ডিভাইস দেখতে বিল্ট-ইন পারফরম্যান্স প্যানেল ব্যবহার করুন।
- ডিভাইস নির্বাচন নিশ্চিত করুন: ইনফারেন্স CPU নাকি GPU-তে চলছে তা পরীক্ষা করুন।
- মেমরি ব্যবহার নজরে রাখুন: GPU মেমরির ওপর বেশি চাপ পড়লে মডেলের স্তরগুলো সিস্টেম RAM-এ অফলোড হতে পারে।
- প্রথমবারের ক্যাশ সম্পূর্ণ হতে দিন: অ্যাপ্লিকেশন একটি অপ্টিমাইজড ইনফারেন্স ক্যাশ তৈরি করায় প্রথম প্রম্পটে কয়েক মিনিট সময় লাগতে পারে।
- দ্রুত স্টোরেজ ব্যবহার করুন: প্রস্তাবিত স্টোরেজ বিকল্প হলো একটি NVMe SSD।
- মোড তুলনা করুন: GPU সবসময় সঠিকভাবে কনফিগার করা আছে ধরে না নিয়ে CPU ও GPU মোডে একই প্রম্পট পরীক্ষা করুন।
সাধারণ সমস্যার সমাধান
অ্যাপ্লিকেশন অনুপস্থিত DLL-এর বার্তা দেখায়
ক্লায়েন্টটি আলাদা অ্যাপ্লিকেশন রানটাইম ছাড়াই চলার জন্য তৈরি হলেও, প্রকল্পের সমস্যা সমাধানের নির্দেশনা অনুযায়ী অনুপস্থিত DLL ত্রুটির অর্থ হতে পারে যে সর্বশেষ Microsoft Visual C++ Redistributable ইনস্টল করা নেই। Microsoft থেকে অফিসিয়াল x64 redistributable ইনস্টল করে ক্লায়েন্টটি আবার চালু করার চেষ্টা করুন।
GPU মোড CPU মোডের চেয়ে ধীর
পারফরম্যান্স প্যানেল খুলে Device ক্ষেত্রটি পরীক্ষা করুন। সেখানে যদি CPU only দেখায়, NVIDIA গ্রাফিক্স ড্রাইভার আপডেট করে ক্লায়েন্টটি পুনরায় চালু করুন। সীমিত VRAM পারফরম্যান্স কমিয়ে দিতে পারে, কারণ কিছু মডেল স্তর সিস্টেম RAM-এ স্থানান্তরিত হতে পারে।
প্রথম প্রতিক্রিয়া পেতে কয়েক মিনিট সময় লাগে
প্রথমবার চালানোর সময় এটি স্বাভাবিক হতে পারে। নিয়মিত জেনারেশন প্রত্যাশিত গতিতে পৌঁছানোর আগে অ্যাপ্লিকেশনটি একটি অপ্টিমাইজড ইনফারেন্স ক্যাশ তৈরি করে। একই সেশনে পরবর্তী প্রম্পটগুলো দ্রুততর হওয়ার কথা।
আপডেটের পর কথোপকথনের ইতিহাস অদৃশ্য হয়ে যায়
আগের conversations.db ফাইলটি খুঁজে বের করে নতুন অ্যাপ্লিকেশন ফোল্ডারে এক্সিকিউটেবলের পাশে কপি করুন। এই সমস্যা এড়াতে, একই স্থানে আপডেট করুন অথবা ফোল্ডার পরিবর্তনের আগে ডেটাবেসের ব্যাকআপ নিন।
উন্নত ব্যবহারের পরামর্শ
- মডেল স্টোরেজ ও অ্যাপ্লিকেশন স্টোরেজ আলাদা রাখুন: পর্যাপ্ত ধারণক্ষমতাসম্পন্ন একটি ড্রাইভে
models/ফোল্ডারটি সরিয়ে নিন এবং প্রথমবার চালুর সময় সেই অবস্থান নির্বাচন করুন। - কাজভিত্তিক টেমপ্লেট সংরক্ষণ করুন: প্রতিটি কাজের জন্য একটি সাধারণ নির্দেশনা ব্যবহার না করে নির্দিষ্ট সিস্টেম প্রম্পট সংরক্ষণ করুন।
- প্রতিনিধিত্বশীল প্রম্পট বেঞ্চমার্ক করুন: একই প্রম্পট ও জেনারেশন সেটিংস ব্যবহার করে CPU এবং GPU থ্রুপুট তুলনা করুন।
- সংবেদনশীল আউটপুট যাচাই করুন: লোকাল এক্সিকিউশন ডেটার ওপর নিয়ন্ত্রণ বাড়ায়, তবে জেনারেট করা উত্তর এখনও ভুল হতে পারে এবং তা পর্যালোচনা করা উচিত।
- আপডেটের আগে ব্যাকআপ নিন:
conversations.db, এক্সপোর্ট করা থ্রেড, টেমপ্লেট এবং ব্যাচ ইনপুট বা আউটপুট ফাইল সংরক্ষণ করুন। - পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষার জন্য একটি নির্দিষ্ট মডেল ব্যবহার করুন: ক্লায়েন্টটি GLM-5.3-Flash-এ নির্দিষ্ট করা, যা পরীক্ষাগুলোর মধ্যে অপ্রত্যাশিত মডেল পরিবর্তন এড়াতে সাহায্য করে।
- মডেলের শর্তাবলি পর্যালোচনা করুন: অ্যাপ্লিকেশনটি MIT License ব্যবহার করে, তবে বান্ডেল করা মডেল ওজনের জন্য আলাদা ব্যবহারের শর্ত রয়েছে, যা আর্কাইভের ভেতরের
THIRD_PARTY_NOTICES-এ নথিভুক্ত।
উপসংহার
GLM-5.3-Flash Offline Desktop Client Windows 10 বা 11-এ লোকাল AI কথোপকথন চালানোর একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ উপায় প্রদান করে। আর্কাইভ ডাউনলোড ও এক্সট্র্যাক্ট করার পর, আপনি ক্লাউড API-এর ওপর নির্ভর না করে CPU বা NVIDIA GPU ইনফারেন্স ব্যবহার, সিস্টেম প্রম্পট কাস্টমাইজ, স্যাম্পলিং সমন্বয়, প্রম্পট ব্যাচ প্রসেস, কথোপকথন এক্সপোর্ট এবং পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণ করতে পারবেন। আপডেটের সময় লোকাল ডেটাবেস সংরক্ষণ করুন এবং প্রোডাকশন ওয়ার্কফ্লোতে ক্লায়েন্টটি ব্যবহারের আগে অন্তর্ভুক্ত তৃতীয় পক্ষের মডেল শর্তাবলি পর্যালোচনা করুন।