GLM-4-9B-Chat-1M快速上手vLLM推理Chainlit界面小白也能轻松对话1. 环境准备与快速部署1.1 镜像特点介绍GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的最新一代开源对话模型具有以下核心优势超长上下文支持1M约200万中文字符的上下文长度在长文本理解和生成任务中表现优异多语言能力支持包括中文、英文、日语、韩语、德语等26种语言高级功能具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等能力高效推理通过vLLM框架实现高性能推理结合Chainlit提供友好的Web界面1.2 部署验证部署完成后可以通过以下命令检查服务状态cat /root/workspace/llm.log当看到类似以下输出时表示模型已成功加载INFO 07-10 09:15:23 llm_engine.py:72] Initializing an LLM engine with config... INFO 07-10 09:15:23 model_runner.py:81] Loading model weights... INFO 07-10 09:15:45 model_runner.py:83] Model weights loaded.2. Chainlit界面使用指南2.1 启动Web界面Chainlit提供了一个直观的Web界面无需编写代码即可与模型交互。启动后界面如下2.2 基本对话操作在Chainlit界面中您可以在底部输入框输入您的问题或指令按Enter键或点击发送按钮提交模型会实时生成回复并显示在对话区域支持多轮对话上下文会自动保留典型对话效果展示3. 编程接口调用方法3.1 使用vLLM直接调用对于开发者可以通过Python代码直接调用模型from transformers import AutoTokenizer from vllm import LLM, SamplingParams # 配置参数 max_model_len 1048576 # 1M上下文 tp_size 4 # 张量并行数 model_name THUDM/glm-4-9b-chat # 初始化模型和tokenizer tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) llm LLM( modelmodel_name, tensor_parallel_sizetp_size, max_model_lenmax_model_len, trust_remote_codeTrue ) # 准备输入 prompt [{role: user, content: 请用中文介绍一下你自己}] inputs tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue) # 生成参数设置 stop_token_ids [151329, 151336, 151338] sampling_params SamplingParams(temperature0.7, max_tokens1024, stop_token_idsstop_token_ids) # 生成回复 outputs llm.generate(promptsinputs, sampling_paramssampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text)3.2 通过OpenAI兼容API调用模型还提供了OpenAI兼容的API接口from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyEMPTY, base_urlhttp://localhost:8000/v1 # 替换为实际地址 ) response client.chat.completions.create( modelglm-4-9b-chat-1m, messages[{role: user, content: 请总结这篇文章的主要内容}], extra_body{stop_token_ids: [151329, 151336, 151338]}, streamTrue ) for chunk in response: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end)4. 实用技巧与最佳实践4.1 提示词编写建议明确指令清晰表达您的需求如用简洁的语言解释量子计算提供上下文对于复杂问题先提供背景信息分步提问将复杂问题拆分为多个简单问题指定格式需要特定格式回复时明确说明如用Markdown表格列出要点4.2 性能优化技巧控制生成长度合理设置max_tokens参数避免过长响应调整温度参数创造性任务temperature0.7-1.0事实性回答temperature0.1-0.3批量处理同时处理多个请求可提高吞吐量4.3 长上下文使用建议分段处理极长文本可分段落处理后再综合关键信息标记用特殊符号标记重要内容定期总结在多轮对话中适时请求模型总结当前内容5. 常见问题解答5.1 模型响应慢怎么办检查GPU资源使用情况降低max_tokens值减少temperature值确保没有其他进程占用大量资源5.2 遇到内存不足错误如何解决减小max_model_len参数增加tensor_parallel_size值启用chunked_prefill选项降低max_num_batched_tokens值5.3 如何获得更稳定的输出使用较低的temperature值(0.1-0.5)设置top_p0.9提供更明确的指令和示例使用stop_token_ids确保生成在适当位置停止6. 总结GLM-4-9B-Chat-1M结合vLLM和Chainlit提供了一个强大且易用的对话AI解决方案。通过本指南您已经学会了如何验证模型部署状态使用Chainlit Web界面进行直观对话通过编程接口灵活调用模型优化提示词和参数获得更好效果解决常见问题的实用技巧无论是技术爱好者还是开发者都能快速上手并充分利用这一先进的大语言模型。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。
GLM-4-9B-Chat-1M快速上手：vLLM推理+Chainlit界面，小白也能轻松对话
GLM-4-9B-Chat-1M快速上手vLLM推理Chainlit界面小白也能轻松对话1. 环境准备与快速部署1.1 镜像特点介绍GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的最新一代开源对话模型具有以下核心优势超长上下文支持1M约200万中文字符的上下文长度在长文本理解和生成任务中表现优异多语言能力支持包括中文、英文、日语、韩语、德语等26种语言高级功能具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等能力高效推理通过vLLM框架实现高性能推理结合Chainlit提供友好的Web界面1.2 部署验证部署完成后可以通过以下命令检查服务状态cat /root/workspace/llm.log当看到类似以下输出时表示模型已成功加载INFO 07-10 09:15:23 llm_engine.py:72] Initializing an LLM engine with config... INFO 07-10 09:15:23 model_runner.py:81] Loading model weights... INFO 07-10 09:15:45 model_runner.py:83] Model weights loaded.2. Chainlit界面使用指南2.1 启动Web界面Chainlit提供了一个直观的Web界面无需编写代码即可与模型交互。启动后界面如下2.2 基本对话操作在Chainlit界面中您可以在底部输入框输入您的问题或指令按Enter键或点击发送按钮提交模型会实时生成回复并显示在对话区域支持多轮对话上下文会自动保留典型对话效果展示3. 编程接口调用方法3.1 使用vLLM直接调用对于开发者可以通过Python代码直接调用模型from transformers import AutoTokenizer from vllm import LLM, SamplingParams # 配置参数 max_model_len 1048576 # 1M上下文 tp_size 4 # 张量并行数 model_name THUDM/glm-4-9b-chat # 初始化模型和tokenizer tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) llm LLM( modelmodel_name, tensor_parallel_sizetp_size, max_model_lenmax_model_len, trust_remote_codeTrue ) # 准备输入 prompt [{role: user, content: 请用中文介绍一下你自己}] inputs tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue) # 生成参数设置 stop_token_ids [151329, 151336, 151338] sampling_params SamplingParams(temperature0.7, max_tokens1024, stop_token_idsstop_token_ids) # 生成回复 outputs llm.generate(promptsinputs, sampling_paramssampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text)3.2 通过OpenAI兼容API调用模型还提供了OpenAI兼容的API接口from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyEMPTY, base_urlhttp://localhost:8000/v1 # 替换为实际地址 ) response client.chat.completions.create( modelglm-4-9b-chat-1m, messages[{role: user, content: 请总结这篇文章的主要内容}], extra_body{stop_token_ids: [151329, 151336, 151338]}, streamTrue ) for chunk in response: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end)4. 实用技巧与最佳实践4.1 提示词编写建议明确指令清晰表达您的需求如用简洁的语言解释量子计算提供上下文对于复杂问题先提供背景信息分步提问将复杂问题拆分为多个简单问题指定格式需要特定格式回复时明确说明如用Markdown表格列出要点4.2 性能优化技巧控制生成长度合理设置max_tokens参数避免过长响应调整温度参数创造性任务temperature0.7-1.0事实性回答temperature0.1-0.3批量处理同时处理多个请求可提高吞吐量4.3 长上下文使用建议分段处理极长文本可分段落处理后再综合关键信息标记用特殊符号标记重要内容定期总结在多轮对话中适时请求模型总结当前内容5. 常见问题解答5.1 模型响应慢怎么办检查GPU资源使用情况降低max_tokens值减少temperature值确保没有其他进程占用大量资源5.2 遇到内存不足错误如何解决减小max_model_len参数增加tensor_parallel_size值启用chunked_prefill选项降低max_num_batched_tokens值5.3 如何获得更稳定的输出使用较低的temperature值(0.1-0.5)设置top_p0.9提供更明确的指令和示例使用stop_token_ids确保生成在适当位置停止6. 总结GLM-4-9B-Chat-1M结合vLLM和Chainlit提供了一个强大且易用的对话AI解决方案。通过本指南您已经学会了如何验证模型部署状态使用Chainlit Web界面进行直观对话通过编程接口灵活调用模型优化提示词和参数获得更好效果解决常见问题的实用技巧无论是技术爱好者还是开发者都能快速上手并充分利用这一先进的大语言模型。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。
