GLM-4-9B-Chat-1M多语言对话：vLLM快速上手-平芜编程栈

GLM-4-9B-Chat-1M多语言对话：vLLM快速上手

想体验一个能记住超长对话、支持26种语言、还能用网页浏览器和代码执行功能的AI助手吗？今天要介绍的GLM-4-9B-Chat-1M模型，就是这样一个能力全面的“多面手”。它不仅能进行流畅的多轮对话，还支持长达1M（约200万中文字符）的上下文，这意味着你可以和它聊很久很久，它都不会忘记前面说过什么。

更棒的是，我们这次要用vLLM框架来部署它。vLLM是什么？简单说，它能让大模型跑得更快、更省内存。用vLLM部署GLM-4-9B-Chat-1M，就像给一辆好车换上了高性能引擎，响应速度会快很多。

这篇文章，我就带你从零开始，用最简单的方式，在CSDN星图镜像上快速部署并体验这个强大的模型。整个过程不需要复杂的命令行操作，跟着步骤走，10分钟就能搞定。

1. 为什么选择GLM-4-9B-Chat-1M和vLLM？

在开始动手之前，我们先花一点时间了解一下这两个“主角”到底厉害在哪里。知道了它们的优势，你就能明白为什么这个组合值得一试。

1.1 GLM-4-9B-Chat-1M：一个“长记忆”的多语言助手

GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的最新开源对话模型。名字里的“1M”是它最大的亮点，代表它能处理长达1,048,576个token的上下文。换算成中文，大概能记住200万字的内容。想象一下，你可以把一整本小说、一份长长的技术文档或者持续好几天的聊天记录丢给它，它都能理解并基于这些信息和你对话。

除了“记性好”，它还有几个硬核能力：

多语言支持：除了中文和英文，它还支持日语、韩语、德语等总共26种语言，是真正的国际化助手。
高级功能：它不止会聊天。根据官方介绍，它具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用等高级功能，实用性很强。
性能强劲：在多项标准测试中，它的表现都接近甚至超过了一些更大的模型，做到了“小而精悍”。

1.2 vLLM：给大模型装上“加速器”

vLLM是一个专门为大型语言模型推理设计的服务框架。你可以把它理解为一个高度优化的“模型服务器”。它的核心目标是：让模型推理更快、更高效、更容易部署。

它主要靠两个“绝活”实现这个目标：

PagedAttention：这是vLLM的核心技术。传统方式处理模型的内存（KV缓存）就像用一个大箱子装东西，不管用不用，箱子都占着地方。PagedAttention则像用了虚拟内存分页管理，只用多少就分配多少，大大减少了内存浪费。这意味着在同样的显卡上，vLLM能跑更大的批次（batch size），或者用更少的显存跑同样的模型。
连续批处理：当多个请求同时到来时，vLLM能聪明地将它们组合在一起进行推理，而不是一个个排队处理。这就像快递站把同一个小区的包裹一起配送，极大地提升了整体吞吐量。

简单来说，用vLLM部署GLM-4-9B-Chat，你得到的将是一个响应更快、能同时服务更多用户的AI服务端点。

2. 一键部署：在星图镜像中快速启动

理论说完了，我们开始实战。得益于CSDN星图镜像，部署过程变得异常简单，不需要手动安装任何环境或下载模型。

2.1 找到并启动镜像

访问CSDN星图镜像广场，搜索“glm-4-9b-chat-1m”或“vllm”。
找到名为“【vllm】glm-4-9b-chat-1m”的镜像。从描述可以看到，它已经用vLLM部署好了模型，并集成了Chainlit前端。
点击“立即体验”或类似的创建按钮，选择合适的GPU机型（建议显存不小于16GB），启动这个镜像实例。

实例启动后，系统会自动完成所有准备工作，包括：

加载vLLM推理引擎。
下载并载入GLM-4-9B-Chat-1M模型。
启动Chainlit网页交互界面。

2.2 验证服务是否就绪

模型加载需要一些时间，具体取决于网络和GPU速度。我们可以通过一个简单的方法检查它是否准备好了：

在星图平台的工作空间，找到并打开“终端”或“WebShell”。
输入以下命令，查看部署日志：
```
cat /root/workspace/llm.log
```
当你看到日志中显示模型加载完成，并且有服务启动成功的提示信息时（例如出现“Uvicorn running”等字样），就说明模型已经部署成功，可以开始使用了。

3. 开始对话：使用Chainlit网页界面

这是最简单直观的体验方式。Chainlit是一个专门为AI应用设计的UI框架，它提供了一个干净、友好的聊天界面。

在镜像实例的应用面板或提供的访问地址中，找到并点击“Chainlit”或“Web UI”的链接。这通常会打开一个本地端口（如localhost:8000或localhost:8080）的网页。
网页加载后，你会看到一个类似常见AI聊天工具的界面，通常有一个输入框。
在输入框中直接提问吧！例如，你可以：
- 测试长上下文：“请总结一下《三国演义》前二十回的主要情节。”（虽然模型支持长上下文，但初次测试建议从短文本开始）
- 测试多语言：“Hello, how are you?” 或者 “今日の天気はどうですか？（今天天气怎么样？）”
- 让它写代码：“用Python写一个快速排序函数，并加上注释。”

输入问题后，稍等片刻，模型就会生成回复并显示在界面上。你可以进行连续多轮对话，体验它理解上下文的能力。

4. 进阶使用：通过API接口调用

除了网页界面，这个镜像更强大的地方在于它提供了标准化的API接口。这意味着你可以用自己的程序、脚本或者其他应用来调用这个模型，实现自动化处理。

vLLM默认提供了与OpenAI API兼容的接口。也就是说，你可以使用像调用ChatGPT一样的代码来调用你自己的GLM-4模型。

4.1 了解API端点

服务启动后，会提供以下几个关键端点：

模型列表：GET http://你的服务器地址:端口/v1/models
对话补全：POST http://你的服务器地址:端口/v1/chat/completions（最常用）
文本补全：POST http://你的服务器地址:端口/v1/completions

4.2 使用Python代码调用API

下面是一个最简单的Python示例，展示如何通过API与模型对话。你可以在本地Jupyter Notebook或任何Python环境中运行这段代码（确保能访问到你的镜像服务器地址）。

# 导入OpenAI客户端库，注意版本要兼容 from openai import OpenAI # 配置客户端，指向你部署的vLLM服务器 # 假设你的服务运行在镜像提供的默认地址和端口上（具体地址请查看镜像文档或应用面板） client = OpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", # 替换为你的实际地址和端口 api_key="not-needed", # vLLM默认不需要鉴权，任意字符串即可 ) # 构建对话请求 response = client.chat.completions.create( model="glm-4-9b-chat", # 模型名称，与启动时指定的一致 messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的AI助手，回答要简洁明了。"}, {"role": "user", "content": "用三句话介绍一下你自己。"} ], max_tokens=150, # 限制回复的最大长度 temperature=0.7, # 控制创造性，0.0最确定，1.0更多样 ) # 打印模型的回复 print(response.choices[0].message.content)

运行这段代码，你会得到模型生成的自我介绍。通过修改messages列表，你可以实现多轮对话。messages会完整地发送给模型，所以它能记住整个对话历史。

4.3 处理长文本和特殊停止符

GLM系列模型有自己定义的对话结束标记（停止符）。在某些情况下，为了确保生成自然停止，你可能需要告诉API这些标记。这可以通过extra_body参数实现：

response = client.chat.completions.create( model="glm-4-9b-chat", messages=[...], # 你的对话消息 extra_body={ "stop_token_ids": [151329, 151336, 151338] # GLM模型的特殊停止符ID } )