href="https://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/19623243"

title="发布于

aria-level="2">深入解析：GLM-4终极指南：从入门到生产部署

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rgba(0,

0)">

引言

在国产大模型蓬勃发展的浪潮中，智谱AI的GLM系列凭借其在中文场景下的卓越表现和友好的开源生态，已成为众多开发者和企业的首选。

特别是GLM-4系列的发布，在架构、性能和应用生态上实现了全面升级。

本文旨在为开发者提供一份最新、最全的GLM使用教程与接口详解，涵盖从核心原理、快速上手到企业级部署的全链路实践，助你高效驾驭这一强大工具。

id="_GLM4_4">一、

GLM-4核心解析：为何它成为中文场景的利器

本节将深入浅出地介绍GLM-4的技术亮点，帮助你理解其优势所在。

1.

全栈升级的架构优势

• 更强的基座模型：GLM-4-9B支持128K超长上下文，在数学、代码、推理能力上大幅提升。

• 高效的MoE架构：GLM-4-AirX采用混合专家模型（Mixture

  Experts），用更少的激活参数（14B）实现接近70B模型的性能，推理成本显著降低。

• 领先的多模态能力：GLM-4V-9B在图像理解、文档解析等中文多模态评测中表现优异。

• 配图建议：GLM-4系列模型架构对比图，突出不同模型的特点与适用场景。

id="2__14">2.

面向开发者的关键优化

• 推理性能飞跃：官方集成vLLM后端，吞吐量提升5-10倍，支持动态批处理，完美应对高并发场景。

• 便捷的本地部署：提供INT4/INT8量化及GGUF格式模型，让消费级显卡（如RTX

  4090/3090）流畅运行大模型成为可能。

• 标准化的接口：提供完全兼容OpenAI的API接口，这意味着你为ChatGPT写的代码，几乎可以无缝迁移到GLM-4，极大降低了集成与迁移成本。

小贴士：如果你是OpenAI

API的老用户，切换到GLM-4几乎零成本，只需将base_url和api_key替换即可，这得益于其优秀的API兼容性设计。

二、

快速上手：三步调用GLM-4

API

无论你是想快速验证想法，还是集成到现有应用，从官方API开始都是最佳路径。

id="1__25">1.

接下来，前往智谱AI开放平台注册并申请API

Key。

在代码中，你可以通过环境变量或直接配置的方式来使用API

Key：

ZHIPUAI_API_KEY="your_api_key_here"

client

punctuation">(api_key

class="token

punctuation">.getenv

class="token

string">"ZHIPUAI_API_KEY"

class="token

ZhipuAI(api_key="your_api_key_here")

发起你的第一个请求

GLM-4提供了同步和异步两种调用方式。

让我们从一个简单的同步对话开始：

punctuation">(api_key

class="token

string">"your_api_key_here"

class="token

function">simple_chat

class="token

punctuation">.completions

class="token

punctuation">.create

class="token

string">"你是一个乐于助人的AI助手。

"

class="token

string">"请用Python写一个快速排序函数，并加上注释。

"

class="token

punctuation">(response

class="token

punctuation">.choices

class="token

punctuation">.message

class="token

punctuation">.content

class="token

punctuation">}

class="token

punctuation">)

流式输出能带来更快的响应感知，尤其适合生成长文本：

function">stream_chat

class="token

punctuation">.completions

class="token

punctuation">.create

class="token

string">"给我讲一个关于星辰大海的科幻短故事。

"

class="token

punctuation">.choices

class="token

punctuation">.delta

class="token

punctuation">(chunk

class="token

punctuation">.choices

class="token

punctuation">.delta

class="token

punctuation">.content

class="token

punctuation">)

高级功能初探：函数调用与多模态

函数调用（Function

Calling）

让模型具备了执行外部工具的能力，是实现复杂应用的关键。

punctuation">(api_key

class="token

string">"your_api_key_here"

class="token

string">"get_current_weather"

class="token

string">"description"

class="token

string">"获取指定城市的当前天气情况"

class="token

string">"parameters"

class="token

string">"properties"

class="token

string">"description"

class="token

string">"城市名称，例如：北京，上海"

class="token

punctuation">.completions

class="token

punctuation">.create

class="token

string">"北京今天天气怎么样？

"

class="token

punctuation">.choices

class="token

punctuation">.tool_calls

class="token

punctuation">.tool_calls

class="token

punctuation">.function

class="token

punctuation">.loads

class="token

punctuation">(tool_call

class="token

punctuation">.function

class="token

punctuation">.arguments

class="token

punctuation">(“location”

class="token

punctuation">(f”模型请求查询城市：

class="token

punctuation">{location

class="token

这里可以调用真实天气API，然后将其结果作为新的消息上下文返回给模型进行总结

call_real_weather_api(location)

使用glm-4v模型，可以处理图像和文档：

function">encode_image

class="token

punctuation">(image_path

class="token

punctuation">(image_path

class="token

punctuation">.b64encode

class="token

punctuation">(image_file

class="token

punctuation">.decode

class="token

punctuation">(api_key

class="token

operator">=“your_api_key_here”

class="token

punctuation">(“chart

class="token

punctuation">(image_path

class="token

punctuation">.completions

class="token

punctuation">.create

class="token

punctuation">{“url”

class="token

punctuation">:image

class="token

punctuation">;base64

class="token

punctuation">{base64_image

class="token

punctuation">(response

class="token

punctuation">.choices

class="token

punctuation">.message

class="token

punctuation">.content

class="token

punctuation">)

⚠️注意：GLM-4V对输入图片的尺寸和大小有限制，通常要求短边小于768像素，文件大小小于10MB，调用前请先进行压缩或裁剪。

三、

深入实践：本地部署与微调定制

当你有数据隐私、成本控制或定制化需求时，本地部署和微调是必经之路。

id="1__180">1.

本地推理部署方案

方案一（生产推荐）：使用vLLM部署

vLLM以其高效的PagedAttention技术，提供了极致的推理吞吐量。

number">8000

http://localhost:8000

访问到一个完全兼容OpenAI

API的端点。

配图建议：vLLM部署架构示意图（客户端

->

模型）。

方案二（轻量便捷）：使用Ollama

Ollama非常适合在个人电脑上快速体验和测试量化模型。

拉取并运行GLM-4的GGUF量化版（社区维护，请确认模型名称）

ollama

随后即可在命令行交互，或通过其提供的API调用（默认端口11434）

低成本微调实战（LoRA/QLoRA）

为何要微调？

为了让通用大模型掌握你的私有知识（如公司内部文档）、适应特定领域术语（如医疗、法律）或遵循独特的回答风格。

智谱官方提供了基于transformers和peft库的微调脚本。

其核心是利用LoRA技术，只训练模型中新增的少量参数，而不改动原始庞大的预训练权重，从而极大节省显存和计算资源。

配图建议：LoRA微调原理简图（预训练权重被冻结，在旁边添加可训练的低秩适配器A和B）。

微调数据通常需要准备成特定的JSON格式：

property">“instruction”

class="token

property">“instruction”

class="token

punctuation">]

这是一个示意命令，具体参数请参考官方仓库的README

python

小贴士：对于大多数领域适配任务，使用QLoRA（4-bit量化基础上的LoRA）配合一张24GB显存的显卡（如RTX

4090）就足够了。

微调前务必确保你的任务类型与基座模型（如Chat版）的能力相匹配。

构建生产级应用：以RAG为例

检索增强生成（RAG）是解决大模型“幻觉”和知识滞后问题的有效方案。

1. 文档处理与向量化：使用智谱开源的text2vec或bge系列嵌入模型将你的知识库文档切块并转换为向量。

2. 检索：将用户问题向量化，并在向量数据库中检索最相关的文档片段。

3. 增强生成：将检索到的片段作为上下文，与用户问题一同提交给GLM-4，生成最终答案。

使用langchain和langchain-zhipu可以快速搭建：

punctuation">.document_loaders

punctuation">.text_splitter

punctuation">.vectorstores

punctuation">.embeddings

punctuation">(model

class="token

operator">=“your_key”

class="token

punctuation">(“your_knowledge

class="token

RecursiveCharacterTextSplitter

class="token

punctuation">(chunk_size

class="token

punctuation">.split_documents

class="token

punctuation">(documents

class="token

使用嵌入模型创建向量库（这里用BAAI的bge模型示例）

embeddings

punctuation">(model_name

class="token

punctuation">.from_documents

class="token

punctuation">(texts

class="token

operator">/chroma_db”

class="token

punctuation">.from_chain_type

class="token

operator">=vectorstore

class="token

punctuation">.as_retriever

class="token

punctuation">(search_kwargs

class="token

punctuation">.invoke

class="token

punctuation">{“query”

class="token

punctuation">(result

class="token

punctuation">[“result”

class="token

punctuation">)

配图建议：RAG系统的基本工作流程图（Query

->

企业级应用与生态整合

将GLM-4投入实际生产，需要考虑性能、稳定性和生态。

id="1__289">1.

性能优化与监控

• 量化：对于本地部署，使用AWQ或GPTQ进行后训练量化，可以在几乎不损失精度的情况下大幅减少显存占用和提升推理速度。

  vLLM已原生支持AWQ量化模型的加载。

• 监控：部署API服务后，集成Prometheus和Grafana来监控关键指标，如请求延迟（P50，

  P99）、吞吐量（QPS）、Token消耗速率和错误率，这对于保障服务SLA至关重要。

2.

主流框架无缝集成

• LangChain：如前文所示，通过langchain-zhipu官方库，GLM-4可以轻松成为各种链（Chain）和智能体（Agent）的大脑。

• LlamaIndex：同样可以将GLM-4设置为LLM，利用LlamaIndex强大的数据连接器和索引结构来构建复杂的RAG查询引擎。

• FastAPI：你可以基于FastAPI快速封装一个更符合自身业务逻辑的模型API层，添加认证、限流、日志等中间件。

  智谱官方也提供了相关的部署模板参考。

id="3__298">3.

本地部署？

• 选择API调用：如果你的应用流量波动大、初期团队运维能力有限、且处理的数据不涉及高度核心机密，API模式能让你快速启动，按需付费。

• 选择本地部署：如果你有持续稳定的高并发需求、对数据隐私和安全有严格要求、或需要进行深度定制化微调，那么前期投入硬件和运维成本进行本地部署长期来看更可控。

GLM-4模型家族选型

• glm-4

  (GLM-4-9B-Chat)：通用对话的标杆，128K上下文，适合大多数聊天、问答、分析与创作场景。

• glm-4-airx：采用MoE架构，在相近性能下激活参数更少，推理成本更低，是高性能成本比之选。

• glm-4v：需要处理图像、图表、PDF、PPT等多模态输入时的不二之选。

• glm-4-long：专为超长文本（如百万字书籍）的理解与摘要而优化。

总结

GLM-4系列不仅是一个强大的大语言模型，更是一个为开发者精心打造的开源生态。

从完全兼容OpenAI的标准化API、到极致高效的vLLM推理后端、再到支持低成本定制的微调工具链和丰富的LangChain/LlamaIndex集成，它系统地扫清了AI技术落地的诸多障碍。

对于中文开发者而言，GLM-4在中文理解和生成上的原生优势，结合其灵活多样的部署方案（从云端API到消费级显卡本地运行），使其成为构建下一代AI应用时极具竞争力的核心引擎。

无论你是想快速验证一个创意，还是为企业构建坚实的AI基础设施，GLM-4都提供了清晰、可靠的技术路径。

id="_315">参考资料

1. 智谱AI开放平台官方文档：https://open.bigmodel.cn/dev/api
2. GLM-4

   系列模型开源地址

   https://modelscope.cn/models/ZhipuAI

3. GLM-4

   官方技术报告

4. vLLM

项目仓库：https://github.com/vllm-project/vllm

LangChain-ZhiPuAI

集成库：https://github.com/langchain-ai/langchain-zhipu

PEFT

(LoRA)

微调库：https://github.com/huggingface/peft