vllmGLM-4-9B-Chat-1Mchainlit可视化界面快速搭建对话机器人1. 项目概述GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的新一代开源对话模型支持1M约200万中文字符的超长上下文处理能力。本教程将指导您如何通过vllm高效部署该模型并使用chainlit构建可视化对话界面。核心优势超长上下文支持1M上下文窗口适合处理长文档、复杂对话场景多语言支持覆盖26种语言包括日语、韩语、德语等高性能推理vllm部署方案实现高吞吐量推理可视化交互chainlit提供简洁美观的Web界面2. 环境准备与部署2.1 基础环境配置推荐使用Python 3.11环境以下是依赖安装步骤conda create -n glm4 python3.11 conda activate glm4 pip install vllm0.4.1 pip install chainlit1.0.0 pip install flash-attn2.7.42.2 模型部署验证通过以下命令检查模型服务状态cat /root/workspace/llm.log成功部署后日志应显示类似内容INFO 04-15 12:00:00 llm_engine.py:123] Model loaded successfully INFO 04-15 12:00:00 api_server.py:56] API server started on port 80003. chainlit界面开发3.1 基础对话应用创建app.py文件实现基础对话功能import chainlit as cl from vllm import LLM, SamplingParams cl.on_chat_start async def init_chat(): llm LLM(modelZhipuAI/GLM-4-9B-Chat-1M) cl.user_session.set(llm, llm) await cl.Message(GLM-4-9B-Chat-1M已就绪请输入您的问题).send() cl.on_message async def main(message: cl.Message): llm cl.user_session.get(llm) sampling_params SamplingParams(temperature0.7, top_p0.9) response await llm.generate(message.content, sampling_params) await cl.Message(response).send()3.2 高级功能实现3.2.1 长文本处理cl.on_message async def handle_long_text(message: cl.Message): if len(message.content) 10000: await cl.Message(检测到长文本输入启用1M上下文处理...).send() llm cl.user_session.get(llm) response await llm.generate( message.content, SamplingParams(max_tokens1000000) # 启用1M上下文 ) await cl.Message(response).send()3.2.2 多语言支持cl.on_message async def detect_language(message: cl.Message): lang_prompt f检测以下文本的语言 {message.content} 只输出语言名称 llm cl.user_session.get(llm) lang await llm.generate(lang_prompt) await cl.Message(f检测到{lang}输入已启用对应语言处理).send()4. 应用部署与测试4.1 启动chainlit服务chainlit run app.py -w --port 8000访问http://localhost:8000即可看到对话界面4.2 功能测试案例测试1长文本摘要请总结以下技术文档[粘贴10万字技术文档]测试2多语言对话こんにちは、GLM-4さん。日本語で会話できますか测试3代码解释def fibonacci(n): if n 1: return n else: return fibonacci(n-1) fibonacci(n-2) 请解释这段代码的工作原理5. 性能优化建议5.1 vllm参数调优from vllm import EngineArgs engine_args EngineArgs( modelZhipuAI/GLM-4-9B-Chat-1M, tensor_parallel_size2, # 多GPU并行 gpu_memory_utilization0.9, max_num_seqs256, # 提高并发处理能力 max_seq_len1000000 # 匹配1M上下文 )5.2 chainlit界面优化cl.on_chat_start async def init_ui(): settings cl.ChatSettings( max_length1000000, temperature0.7, top_p0.9 ) await cl.ChatSettings(settings).send()6. 总结通过本教程您已经掌握了使用vllm高效部署GLM-4-9B-Chat-1M大模型利用chainlit构建可视化对话界面实现1M超长上下文处理能力支持多语言对话的配置方法实际应用价值企业级智能客服系统搭建长文档分析与摘要生成多语言翻译助手开发技术文档问答系统获取更多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。
vllm+GLM-4-9B-Chat-1M：chainlit可视化界面，快速搭建对话机器人
vllmGLM-4-9B-Chat-1Mchainlit可视化界面快速搭建对话机器人1. 项目概述GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的新一代开源对话模型支持1M约200万中文字符的超长上下文处理能力。本教程将指导您如何通过vllm高效部署该模型并使用chainlit构建可视化对话界面。核心优势超长上下文支持1M上下文窗口适合处理长文档、复杂对话场景多语言支持覆盖26种语言包括日语、韩语、德语等高性能推理vllm部署方案实现高吞吐量推理可视化交互chainlit提供简洁美观的Web界面2. 环境准备与部署2.1 基础环境配置推荐使用Python 3.11环境以下是依赖安装步骤conda create -n glm4 python3.11 conda activate glm4 pip install vllm0.4.1 pip install chainlit1.0.0 pip install flash-attn2.7.42.2 模型部署验证通过以下命令检查模型服务状态cat /root/workspace/llm.log成功部署后日志应显示类似内容INFO 04-15 12:00:00 llm_engine.py:123] Model loaded successfully INFO 04-15 12:00:00 api_server.py:56] API server started on port 80003. chainlit界面开发3.1 基础对话应用创建app.py文件实现基础对话功能import chainlit as cl from vllm import LLM, SamplingParams cl.on_chat_start async def init_chat(): llm LLM(modelZhipuAI/GLM-4-9B-Chat-1M) cl.user_session.set(llm, llm) await cl.Message(GLM-4-9B-Chat-1M已就绪请输入您的问题).send() cl.on_message async def main(message: cl.Message): llm cl.user_session.get(llm) sampling_params SamplingParams(temperature0.7, top_p0.9) response await llm.generate(message.content, sampling_params) await cl.Message(response).send()3.2 高级功能实现3.2.1 长文本处理cl.on_message async def handle_long_text(message: cl.Message): if len(message.content) 10000: await cl.Message(检测到长文本输入启用1M上下文处理...).send() llm cl.user_session.get(llm) response await llm.generate( message.content, SamplingParams(max_tokens1000000) # 启用1M上下文 ) await cl.Message(response).send()3.2.2 多语言支持cl.on_message async def detect_language(message: cl.Message): lang_prompt f检测以下文本的语言 {message.content} 只输出语言名称 llm cl.user_session.get(llm) lang await llm.generate(lang_prompt) await cl.Message(f检测到{lang}输入已启用对应语言处理).send()4. 应用部署与测试4.1 启动chainlit服务chainlit run app.py -w --port 8000访问http://localhost:8000即可看到对话界面4.2 功能测试案例测试1长文本摘要请总结以下技术文档[粘贴10万字技术文档]测试2多语言对话こんにちは、GLM-4さん。日本語で会話できますか测试3代码解释def fibonacci(n): if n 1: return n else: return fibonacci(n-1) fibonacci(n-2) 请解释这段代码的工作原理5. 性能优化建议5.1 vllm参数调优from vllm import EngineArgs engine_args EngineArgs( modelZhipuAI/GLM-4-9B-Chat-1M, tensor_parallel_size2, # 多GPU并行 gpu_memory_utilization0.9, max_num_seqs256, # 提高并发处理能力 max_seq_len1000000 # 匹配1M上下文 )5.2 chainlit界面优化cl.on_chat_start async def init_ui(): settings cl.ChatSettings( max_length1000000, temperature0.7, top_p0.9 ) await cl.ChatSettings(settings).send()6. 总结通过本教程您已经掌握了使用vllm高效部署GLM-4-9B-Chat-1M大模型利用chainlit构建可视化对话界面实现1M超长上下文处理能力支持多语言对话的配置方法实际应用价值企业级智能客服系统搭建长文档分析与摘要生成多语言翻译助手开发技术文档问答系统获取更多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。
