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小白入门GLM-4-9B-Chat-1M：vllm部署教程，轻松实现长文本问答

news 2026/4/16 6:37:04

小白入门GLM-4-9B-Chat-1M：vllm部署教程，轻松实现长文本问答

1. 环境准备与快速部署

1.1 系统要求与安装步骤

在开始部署GLM-4-9B-Chat-1M模型前，请确保你的系统满足以下要求：

操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04+）
GPU：至少24GB显存（如NVIDIA A10G或RTX 3090）
Python版本：3.11
CUDA版本：12.1+

安装步骤如下：

# 创建并激活conda环境 conda create -n glm4 python=3.11 conda activate glm4 # 安装基础依赖 pip install modelscope transformers==4.51.3 torch torchvision torchaudio # 安装vllm及相关组件 pip install vllm flashinfer-python # 安装flash-attention（提升推理速度） wget https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases/download/v2.7.4.post1/flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.6cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl pip install flash_attn-2.7.4.post1+cu12torch2.6cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

1.2 模型下载与部署

使用modelscope下载GLM-4-9B-Chat-1M模型：

modelscope download --model ZhipuAI/GLM-4-9B-Chat-1M --local_dir glm4_9b_chat_1m

部署模型服务（假设使用2块GPU）：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./glm4_9b_chat_1m/ \ --served-model-name glm4_9b_chat_1m \ --host 127.0.0.1 \ --port 8016 \ --dtype=auto \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-seq-len-to-capture 1048576 \ --tensor-parallel-size 2 \ --api-key demo-key > glm4.log 2>&1 &

关键参数说明：

--max-seq-len-to-capture 1048576：支持1M上下文长度
--tensor-parallel-size 2：使用2块GPU并行计算
--gpu-memory-utilization 0.9：GPU显存利用率设置为90%

2. 验证部署与基础使用

2.1 检查服务状态

查看日志确认服务是否启动成功：

tail -f glm4.log

看到类似以下输出表示服务已就绪：

INFO 07-10 15:30:12 llm_engine.py:72] Initializing an LLM engine with config:... INFO 07-10 15:32:45 api_server.py:150] Started server process [1234] INFO 07-10 15:32:45 api_server.py:151] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8016

2.2 使用Chainlit前端交互

Chainlit提供了一个友好的Web界面与模型交互。启动Chainlit：

chainlit run -h 0.0.0.0 -p 8000

访问http://你的服务器IP:8000即可打开交互界面。界面主要功能区域包括：

左侧：对话历史记录
中间：当前对话内容
右侧：模型参数调整面板

3. 模型调用与实践示例

3.1 Python API调用方式

通过OpenAI兼容接口调用模型：

import openai openai.api_key = "demo-key" openai.api_base = "http://127.0.0.1:8016/v1" response = openai.ChatCompletion.create( model="glm4_9b_chat_1m", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手，擅长处理长文本内容"}, {"role": "user", "content": "请总结这篇技术文档的核心要点..."} ], temperature=0.7, max_tokens=2048 ) print(response.choices[0].message['content'])

3.2 长文本处理实践

GLM-4-9B-Chat-1M的核心优势是处理超长上下文。以下是一个处理长文档的示例：

# 读取长文本文件（假设是200万字的技术文档） with open("long_document.txt", "r", encoding="utf-8") as f: long_text = f.read() # 发送给模型处理 response = openai.ChatCompletion.create( model="glm4_9b_chat_1m", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个技术文档分析专家"}, {"role": "user", "content": f"请分析以下文档并提取关键结论：\n{long_text}"} ], temperature=0.5, max_tokens=1024 ) print("文档分析结果：") print(response.choices[0].message['content'])

性能提示：

处理1M上下文时，首次响应可能需要较长时间（30-60秒）
后续相同上下文的交互会快很多（3-5秒）
建议对超长文本启用流式响应，提升用户体验

4. 高级功能与优化建议

4.1 多语言支持

GLM-4-9B-Chat-1M支持26种语言，可以通过系统提示指定语言：

response = openai.ChatCompletion.create( model="glm4_9b_chat_1m", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个多语言翻译专家，请用日语回答"}, {"role": "user", "content": "如何用日语表达'人工智能'？"} ] )

4.2 自定义工具调用

模型支持Function Calling功能，示例：

tools = [ { "name": "get_current_weather", "description": "获取当前天气", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": {"type": "string", "description": "城市名称"} }, "required": ["location"] } } ] response = openai.ChatCompletion.create( model="glm4_9b_chat_1m", messages=[{"role": "user", "content": "上海现在天气怎么样？"}], tools=tools, tool_choice="auto" )