GLM-4 大模型部署与微调实战指南

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，通过高质量多语言数据与先进训练技术，在中文能力、长文本处理及工具调用等任务中表现优异。本文基于官方项目 Self-LLM，详细介绍 GLM-4 的完整教学流程，包括 API 部署、LangChain 接入、Web Demo 构建、vLLM 高性能推理以及 LoRA 高效指令微调。

环境准备

基础依赖

确保已安装 Python 3.8+ 及相关深度学习框架：

pip install torch transformers peft accelerate
pip install zhipuai langchain vllm

获取模型权重

从 Hugging Face 或 ModelScope 下载 GLM-4 相关权重文件，并配置好本地路径。

1. API 部署与调用

使用 zhipuai SDK 快速调用 GLM-4 API。需先在智谱开放平台获取 API Key。

from zhipuai import ZhipuAI

client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己。"},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

2. LangChain 接入

将 GLM-4 集成到 LangChain 框架中，便于构建 RAG 应用或 Agent。

from langchain.llms import ZhipuAI

llm = ZhipuAI(model="glm-4", temperature=0.7)
prompt = "请用一句话总结人工智能的发展趋势。"
result = llm.invoke(prompt)
print(result)

3. Web Demo 部署

利用 Streamlit 或 Gradio 快速搭建交互界面。

import streamlit as st
from zhipuai import ZhipuAI

st.title("GLM-4 Chat Demo")
api_key = st.text_input("Enter API Key", type="password")

if api_key:
    client = ZhipuAI(api_key=api_key)
    user_input = st.text_area()
     st.button():
        response = client.chat.completions.create(
            model=,
            messages=[{: , : user_input}]
        )
        st.write(response.choices[].message.content)