新手必看vLLM部署GLM-4-9B-Chat-1M全流程从安装到对话一气呵成想体验支持百万字超长对话的国产大模型吗今天我们就来手把手教你如何用最简单的方式把智谱AI最新开源的GLM-4-9B-Chat-1M模型跑起来。这个模型最大的亮点就是支持1M上下文也就是大约200万个中文字符的对话长度这在处理长文档、复杂对话时特别有用。你可能觉得部署大模型很复杂需要懂很多技术细节。别担心这篇文章就是为你准备的。我们会用vLLM这个高效的推理引擎配合一个现成的镜像让你在几分钟内就能开始和这个强大的模型对话。整个过程就像安装一个普通软件一样简单。1. 为什么选择GLM-4-9B-Chat-1M在开始动手之前我们先简单了解一下这个模型有什么特别之处。GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI GLM-4系列的最新开源版本它有几个让你眼前一亮的特性。1.1 核心能力超长上下文是最大亮点这个模型最吸引人的地方就是“1M”这个数字。1M上下文意味着什么简单来说就是模型能记住并理解大约200万个中文字符的对话内容。这比很多常见的模型通常只有几万到几十万要长得多。想象一下这些场景你可以把一整本小说上传给它让它帮你总结情节、分析人物可以连续和它聊上几个小时它不会忘记你们之前讨论的内容处理超长的技术文档、法律合同、学术论文时它能理解全文的上下文关系除了超长上下文这个模型在其他方面表现也很出色多语言支持除了中文和英文还支持日语、韩语、德语等26种语言多轮对话能进行自然流畅的连续对话高级功能支持网页浏览、代码执行、自定义工具调用等虽然我们今天部署的版本主要关注对话能力1.2 技术优势为什么用vLLM部署vLLM是一个专门为大语言模型推理优化的引擎它有几个明显的优势速度快相比传统的推理方式vLLM能显著提升生成速度内存效率高采用PagedAttention等技术能更高效地利用显存简单易用提供了简洁的API部署和使用都很方便我们选择的这个镜像已经帮你把vLLM和GLM-4-9B-Chat-1M打包好了还配上了chainlit这个美观的Web界面。你不需要自己折腾环境配置、模型下载、服务部署这些繁琐的步骤直接就能用。2. 环境准备与快速部署好了理论部分就说到这里现在开始动手。整个过程比你想的要简单得多。2.1 获取镜像并启动首先你需要找到这个预制的镜像。这个镜像已经包含了运行GLM-4-9B-Chat-1M所需的所有依赖Python环境、vLLM推理引擎、模型文件、以及chainlit前端界面。启动镜像后系统会自动开始加载模型。由于模型比较大约18GB加载需要一些时间具体取决于你的网络速度和硬件配置。在加载过程中你可以通过下面的方法查看进度。2.2 检查模型加载状态模型加载是自动进行的但你可能想知道它进行到哪一步了。打开终端输入以下命令cat /root/workspace/llm.log这个命令会显示模型加载的日志信息。当你看到类似下面的输出时就说明模型已经成功加载并准备好接受请求了INFO 04-10 14:30:15 llm_engine.py:721] Initializing an LLM engine with config: modelTHUDM/glm-4-9b-chat-1m, tokenizerTHUDM/glm-4-9b-chat-1m, tokenizer_modeauto, trust_remote_codeTrue, dtypetorch.bfloat16, ... INFO 04-10 14:30:15 llm_engine.py:734] # GPU blocks: 497, # CPU blocks: 512 INFO 04-10 14:30:15 model_runner.py:405] Loading weights from /root/workspace/model INFO 04-10 14:32:45 llm_engine.py:828] KV cache usage: 0.0% INFO 04-10 14:32:45 llm_engine.py:829] Finished initializing the LLM engine.关键是要看到“Finished initializing the LLM engine”这一行这表示模型加载完成服务已经就绪。3. 使用chainlit与模型对话模型加载完成后就可以开始使用了。我们通过chainlit这个Web界面来和模型交互它提供了一个类似ChatGPT的聊天界面用起来很直观。3.1 启动chainlit前端在环境中找到chainlit的启动入口并打开它。你会看到一个简洁的聊天界面通常包含一个输入框用于输入你的问题一个发送按钮一个显示对话历史的区域界面可能看起来像这样具体样式可能略有不同----------------------------------- | GLM-4-9B-Chat-1M | ----------------------------------- | | | 用户你好 | | 助手你好很高兴为你服务。 | | | | [输入你的消息...] [发送] | -----------------------------------3.2 开始你的第一次对话现在让我们试试这个模型的威力。你可以从简单的问题开始试试这个在输入框中输入“请用中文介绍一下你自己”然后点击发送。模型可能会这样回复 “你好我是GLM-4由智谱AI开发的大型语言模型。我支持多种语言对话拥有1M的超长上下文处理能力可以协助你完成文本生成、问答、翻译、代码编写等多种任务。有什么我可以帮助你的吗”看到了吗模型已经正常工作了。但这样简单的对话还体现不出它的特色让我们试试更能体现其能力的场景。3.3 体验超长上下文能力为了真正感受1M上下文的威力让我们给模型一些有挑战性的任务。你可以尝试场景一长文档总结请总结下面这段文字的主要观点[这里粘贴一段很长的文章比如一篇几千字的科技报道]场景二连续多轮对话先问一个复杂问题然后在后续对话中不断引用之前的讨论内容看看模型是否能保持一致性。场景三代码相关任务我有一个Python函数功能是计算斐波那契数列但运行效率很低。你能帮我优化它吗场景四多语言测试请将“你好世界”翻译成日语、韩语和德语。在实际测试中你会发现这个模型在处理长文本时表现稳定在多轮对话中能很好地保持上下文在代码生成和翻译任务上也相当可靠。4. 实用技巧与进阶使用掌握了基本用法后这里有一些技巧能让你的使用体验更好。4.1 优化对话效果的提示词技巧虽然GLM-4-9B-Chat-1M已经很智能了但好的提示词能让它发挥得更好明确指令如果你想要特定格式的回答直接告诉它。比如“请用表格形式列出...”或“请分三点说明...”提供上下文对于复杂问题先给一些背景信息模型能更好地理解你的需求分步骤如果任务很复杂可以拆分成几个小步骤一步步引导模型完成指定角色你可以让模型扮演特定角色比如“你是一位经验丰富的软件工程师请...”4.2 处理常见问题在使用过程中你可能会遇到一些小问题这里有一些解决方法问题1响应速度慢这可能是因为你的问题太复杂或太长尝试简化问题或者将长问题拆分成几个短问题检查系统资源使用情况确保有足够的内存问题2回答不符合预期检查你的提示词是否清晰明确尝试用不同的方式表达同一个问题给模型一些例子展示你期望的回答格式问题3模型似乎“忘记”了之前的对话确保你是在同一个对话会话中如果对话非常长接近1M限制模型可能会丢失最早的部分信息对于超长对话可以考虑定期总结关键点4.3 通过API调用模型除了使用chainlit界面你也可以通过API直接调用模型服务。这对于想要集成到自己的应用中的开发者特别有用。基本的调用方式是这样的import requests import json # 假设服务运行在本地8502端口 url http://localhost:8502/v1/completions headers { Content-Type: application/json } data { model: glm-4-9b-chat-1m, prompt: 你好请介绍一下你自己, max_tokens: 500, temperature: 0.7 } response requests.post(url, headersheaders, datajson.dumps(data)) result response.json() print(result[choices][0][text])当然具体的API端点、参数和端口可能需要根据实际的部署配置进行调整。你可以在部署文档或环境配置中找到这些信息。5. 模型能力深度体验现在你已经知道怎么用了让我们更深入地看看这个模型到底能做什么。5.1 长文本处理实战让我们真正测试一下它的1M上下文能力。你可以尝试这样的任务“我这里有一篇关于人工智能发展历史的长文大约有10万字。请先阅读全文然后回答以下问题人工智能发展经历了哪几个主要阶段每个阶段的代表性技术是什么当前AI面临的主要挑战有哪些 请用中文回答并尽量详细。”你会发现模型能够处理这么长的输入并且给出有深度的回答。它不会像某些模型那样只关注最后几段内容而是能基于全文进行综合分析和回答。5.2 代码生成与调试对于开发者来说模型的代码能力很重要。试试这些任务任务一生成一个完整的Web应用请用Python Flask框架创建一个简单的待办事项应用包含以下功能 1. 添加新任务 2. 标记任务完成 3. 删除任务 4. 查看所有任务 请提供完整的代码包括HTML模板。任务二代码优化下面这个Python函数用于查找列表中的重复元素但效率不高。请优化它 def find_duplicates(lst): duplicates [] for i in range(len(lst)): for j in range(i1, len(lst)): if lst[i] lst[j] and lst[i] not in duplicates: duplicates.append(lst[i]) return duplicates任务三解释复杂代码请解释下面这段TensorFlow代码的功能和工作原理[粘贴一段复杂的机器学习代码]在实际测试中GLM-4-9B-Chat-1M在代码相关任务上表现相当不错生成的代码通常结构清晰有适当的注释而且能根据反馈进行修改。5.3 创意写作与内容生成如果你需要创作内容这个模型也能帮上忙营销文案生成请为一家新开的精品咖啡店写一段吸引人的宣传文案目标客户是25-35岁的都市白领要求突出“第三空间”和“精品体验”的概念字数在300字左右。故事创作请创作一个关于“时间旅行者试图修复历史却引发更大问题”的短篇科幻故事开头要求有悬念和人物描写。邮件撰写我需要给客户写一封跟进邮件内容是关于项目进度延迟的说明。语气要专业但诚恳解释延迟原因团队人员变动承诺新的交付时间两周后并表达歉意。请帮我起草这封邮件。6. 性能优化与资源管理虽然这个镜像已经做了很多优化但你仍然可以通过一些调整来获得更好的体验。6.1 监控资源使用情况在长时间使用模型时了解资源消耗情况很重要。你可以通过系统命令查看# 查看GPU使用情况 nvidia-smi # 查看内存使用情况 free -h # 查看进程资源使用 top如果发现资源紧张可以考虑减少同时进行的对话数量缩短单次生成的文本长度调整生成参数如降低temperature值6.2 调整生成参数通过API调用时你可以调整一些参数来平衡速度和质量generation_params { max_tokens: 1024, # 最大生成长度根据需求调整 temperature: 0.7, # 创造性0.1-1.0越低越确定越高越有创意 top_p: 0.9, # 核采样参数控制多样性 frequency_penalty: 0.1, # 减少重复 presence_penalty: 0.1, # 鼓励新话题 }对于大多数任务temperature在0.7-0.9之间效果较好。对于需要确定答案的任务如代码生成可以设低一些0.1-0.3。对于创意写作可以设高一些0.8-1.0。6.3 处理超长对话的策略虽然模型支持1M上下文但在实际使用中你可能需要一些策略来获得最佳效果定期总结在很长的对话中每隔一段时间让模型总结一下之前的讨论要点分段处理对于超长文档可以分段输入每段处理后再综合关键信息提取在输入长文本前先提取关键信息减少不必要的内容使用系统提示在对话开始时通过系统提示告诉模型你希望它如何处理长文本7. 总结通过这篇文章你应该已经掌握了使用vLLM部署和运行GLM-4-9B-Chat-1M模型的完整流程。让我们回顾一下关键要点核心收获GLM-4-9B-Chat-1M最大的亮点是1M的超长上下文支持这在处理长文档、复杂对话时非常有优势使用预制的vLLM镜像可以大大简化部署过程让你专注于使用而不是配置chainlit提供了一个直观的Web界面让对话体验更加友好模型在代码生成、文本创作、多语言处理等方面都有不错的表现给新手的建议先从简单的对话开始熟悉模型的基本能力逐步尝试更复杂的任务体验其长上下文处理能力学习使用好的提示词技巧这能显著提升模型的表现关注资源使用情况确保系统有足够的计算资源下一步可以探索的方向尝试将模型集成到你自己的应用中探索模型在特定领域的应用如技术支持、内容创作、教育辅导等学习如何微调模型让它更好地适应你的特定需求关注智谱AI和开源社区的最新进展这个领域发展非常快部署和使用大模型可能一开始看起来有点复杂但一旦你掌握了基本流程就会发现它其实很直接。GLM-4-9B-Chat-1M作为一个功能强大且完全开源的模型为你提供了一个很好的起点。无论你是想体验最新的AI技术还是想为你的项目添加智能对话能力这个组合都是一个不错的选择。现在你已经具备了让这个强大模型运行起来的所有知识。接下来就是动手实践探索它能为你的工作和学习带来哪些可能性了。记住最好的学习方式就是实际使用所以不要犹豫开始你的第一次对话吧获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。