GLM-4-9B-Chat-1M保姆级部署教程：vLLM推理+Chainlit前端，小白也能玩转

GLM-4-9B-Chat-1M保姆级部署教程vLLM推理Chainlit前端小白也能玩转1. 环境准备与快速部署1.1 系统要求在开始部署前请确保您的系统满足以下最低要求操作系统Ubuntu 20.04/22.04 或 CentOS 7/8GPUNVIDIA显卡建议RTX 3090或A100及以上显存至少24GB1M上下文需要更大显存CUDA11.8或12.x版本Python3.8-3.10版本1.2 一键部署命令使用以下命令快速部署GLM-4-9B-Chat-1M模型# 拉取镜像 docker pull csdn-mirror/vllm-glm-4-9b-chat-1m:latest # 运行容器根据显存调整--gpus参数 docker run -itd --gpus all -p 8000:8000 -p 8001:8001 --name glm-4-chat csdn-mirror/vllm-glm-4-9b-chat-1m:latest部署完成后可以通过以下命令检查服务状态docker logs -f glm-4-chat当看到类似以下输出时表示模型已成功加载INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRLC to quit)2. 模型基础使用2.1 验证模型部署通过WebShell检查模型服务状态cat /root/workspace/llm.log成功部署后您将看到类似以下输出vLLM engine successfully loaded GLM-4-9B-Chat-1M Model ready for inference on GPU:02.2 使用Chainlit前端Chainlit提供了一个直观的Web界面与模型交互在浏览器中打开http://您的服务器IP:8001等待前端界面加载完成在输入框中提问如请用中文解释量子计算的基本原理典型对话界面如下用户如何提高工作效率 AI提高工作效率可以从以下几个方面入手 1. 制定清晰的目标和优先级 2. 使用番茄工作法等时间管理技巧 3. 减少多任务处理专注单一任务 4. 合理利用自动化工具 5. 保持工作环境整洁有序3. 高级功能使用指南3.1 长上下文处理GLM-4-9B-Chat-1M支持高达1M约200万中文字符的上下文长度。以下是使用示例from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/glm-4-9b-chat-1m, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(THUDM/glm-4-9b-chat-1m, device_mapauto) # 构建长上下文对话 long_context 这里插入长达数十万字符的文本 response model.chat(tokenizer, long_context, max_length1000000) print(response)3.2 多语言支持模型支持26种语言交互包括中文、英文、日语、韩语等。切换语言只需在提问时指定用户中文请用日语介绍东京塔 AI日语東京タワーは1958年に完成した...3.3 工具调用Function Calling模型支持自定义工具调用以下是一个日历事件创建的示例messages [ { role: system, content: 你是一个智能日历助手, tools: [ { type: function, function: { name: create_event, description: 创建日历事件, parameters: { type: object, properties: { title: {type: string}, start: {type: string}, end: {type: string} } } } } ] }, { role: user, content: 帮我创建一个明天上午10点的会议 } ]4. 常见问题解决4.1 模型加载失败问题现象部署后模型无法正常加载解决方案检查GPU驱动和CUDA版本是否兼容确认显存足够至少24GB查看日志定位具体错误docker logs glm-4-chat4.2 响应速度慢优化建议减少max_tokens参数值使用量化版本如8-bit量化升级GPU硬件4.3 前端无法访问排查步骤确认端口映射正确docker ps查看8001端口映射检查防火墙设置验证服务是否正常运行curl http://localhost:80015. 总结与下一步通过本教程您已经成功部署了GLM-4-9B-Chat-1M大模型并学会了基本使用方法。这个支持1M上下文的强大模型可以应用于长文档分析与总结多轮复杂对话系统跨语言交流场景自动化工作流构建建议下一步尝试将模型集成到您的业务系统中探索更多高级功能如工具调用针对特定领域进行微调获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。