GLM-4 大模型部署与微调实战指南
前言
智谱 AI 发布了最新开源模型 GLM-4，通过 10T 高质量多语言数据与更先进的训练技术，达到了更加出色的生成效果。在仅有 9B 参数的前提下，在中文能力、长文本能力以及工具调用等任务中表现优异。
本文旨在提供一套完整的 GLM-4 从 API 接入到本地部署，再到 LoRA 高效指令微调的实战流程。内容涵盖环境配置、代码示例及关键参数说明，帮助开发者快速上手。
一、环境准备
1. 基础依赖
确保 Python 版本为 3.8 及以上，并安装以下核心库：
pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes zhipuai langchain
对于量化推理，建议安装 bitsandbytes 以支持 INT4/INT8 加载。
2. 硬件要求
- API 调用：无需本地 GPU，仅需网络访问权限。
- 本地部署：推荐 NVIDIA GPU，显存至少 16GB（INT4 量化）或 24GB+（FP16 全量）。
- 微调：建议使用 A100/A800 或多卡 V100，配合 vLLM 或 DeepSpeed 优化。
二、API 部署与调用
使用官方 SDK 是最便捷的接入方式。需先在智谱开放平台获取 API Key。
1. 初始化客户端
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")
2. 发送请求
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "请介绍一下 GLM-4 模型的特点。"}
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)
3. 流式输出
对于长文本生成，建议开启流式模式以提升用户体验：
for chunk in client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗。"}],
stream=True
):
if chunk.choices[0].delta.content:
(chunk.choices[].delta.content, end=, flush=)
