介绍如何在无网络环境下通过 U 盘启动并运行 GLM-4.6V-Flash-WEB 视觉语言模型。方案基于 Docker 容器化技术，结合 PE 系统实现离线部署，无需安装复杂依赖或配置环境变量。内容包括前置准备、启动流程、交互测试、技术原理拆解及常见问题处理。该方案适用于内网隔离、权限受限或需快速切换模型的工业、教育等场景，实现了 AI 能力的原子化交付。
在受限网络环境下，如客户会议室严禁外网接入、工厂产线断网或高校实验室公用主机场景，运行 AI 模型往往面临环境配置复杂、依赖下载困难等问题。GLM-4.6V-Flash-WEB 是一个为离线、便携、即用设计的视觉语言模型交付包。本文介绍从 U 盘插入到网页打开模型界面的全流程，实现零联网、全中文提示的本地化部署。
GLM-4.6V-Flash-WEB 包含三个关键信息：
| 环节 | 传统本地部署 | GLM-4.6V-Flash-WEB 离线包 |
|---|---|---|
| 网络依赖 | 需联网下载 torch、transformers 等包 | 所有依赖已打包进镜像，完全离线 |
| 显卡驱动 | 需手动安装匹配 CUDA 版本 | 驱动已预置，启动即识别 GPU |
| 模型加载 | 首次运行需下载权重文件 | 权重内置，秒级加载 |
| 启动方式 | python app.py → 记端口号 | 双击脚本 → 自动开浏览器 |
| 痕迹残留 | Python 环境污染、临时文件堆积 | 运行在 Docker 容器内，拔 U 盘即清空 |
整个流程不依赖任何外部网络，所有操作都在 U 盘和目标主机之间完成。以未联网、仅装有 Windows 10、插着 RTX 3060 显卡的办公电脑为例。
需要以下物品：
制作步骤：
完成后，U 盘根目录生成两个关键文件：
\ai_models\glm-vision.tar（含模型 + 运行时）\Desktop\1 键推理.sh（适配 WSL2 环境）1 键推理.sh；上传工业场景图（带锈迹阀门），提问：'这个阀门表面有哪些异常？请用中文分点回答'。 模型返回：
响应时间均在 0.5 秒内，文字识别准确，语义理解到位。
采用 Docker Desktop Portable 方案，组件打包为单目录可执行文件，启动时自动注册为临时服务，不写注册表。GPU 支持通过 NVIDIA Container Toolkit 的精简版实现，绕过 WDDM 驱动限制，直通 CUDA。
镜像默认启用两个服务端口：
7860：Gradio Web UI，面向演示；8888：Jupyter Notebook，面向调试。暴露轻量 REST API（/api/v1/chat），支持 POST JSON 请求：
curl -X POST http://localhost:7860/api/v1/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "image": "/path/to/valve.jpg", "query": "这个阀门表面有哪些异常？" }'
环境内网物理隔离。任务展示 AI 对红外热成像图的故障识别能力。模型准确定位高温点并标注疑似接触不良，全程耗时 42 秒，符合三级等保要求。
环境工控机无管理员权限。技师双击脚本上传照片，UI 界面直接在图上用红色方框标出疑似漏油区域，诊断效率提升 3 倍。
环境 50 台公用电脑。教师分发不同 U 盘，学生插上即用，彻底解决环境冲突痛点。
#!/bin/bash，若乱码请用 Notepad++ 另存为 UTF-8 无 BOM 格式。\logs\ 目录，不会写入主机硬盘。清理缓存.bat，自动删除容器、日志、临时文件。GLM-4.6V-Flash-WEB 离线包的价值在于将 AI 能力压缩成可复制、可传递、可审计的原子单元。它解决了销售现场演示、工程师交付物标准化、教师教学环境切换等痛点，实现了 AI 工程化落地的便捷性。
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