GLM-4-9B-Chat-1M上手教程Function Call与代码执行实战1. 开篇认识这个能读200万字的长文本专家今天给大家介绍一个真正实用的AI模型——GLM-4-9B-Chat-1M。这个模型最厉害的地方是它能一次性处理长达100万个token的文本相当于200万字的中文内容。想象一下它能一口气读完一本300页的书然后回答你的各种问题。这个模型虽然只有90亿参数但能力相当强悍。最重要的是它只需要18GB显存就能运行如果用INT4量化版本9GB显存就够了。这意味着RTX 3090或者4090这样的显卡就能流畅运行。我特别喜欢它的两个核心功能Function Call函数调用和代码执行。这两个功能让AI不再是简单的聊天机器人而是一个能真正帮你干活的智能助手。2. 环境准备与快速部署2.1 硬件要求先看看你的设备是否满足要求最低配置16GB显存INT4量化版本推荐配置24GB显存FP16完整版本内存至少32GB系统内存存储需要20-40GB空间存放模型文件如果你的显卡是RTX 3090、4090或者A100、H100都能很好地运行这个模型。2.2 一键部署方法最简单的部署方式是使用Docker容器这里给出一个快速启动的命令# 拉取官方镜像 docker pull swanhub/glm-4-9b-chat-1m:latest # 启动服务 docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /path/to/models:/models \ swanhub/glm-4-9b-chat-1m:latest等待几分钟后打开浏览器访问http://localhost:7860就能看到Web界面了。如果你喜欢用Python代码直接调用可以这样安装依赖pip install transformers torch accelerate3. 第一次对话感受超长上下文能力让我们先试试这个模型的超长文本处理能力。我准备了一个简单的测试from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 加载模型和分词器 model_name THUDM/glm-4-9b-chat-1m tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue).cuda() # 准备一个超长文本这里用简短文本演示实际可以很长 long_text 这是一段很长的文本... # 实际使用时这里可以放整本书的内容 # 提出问题 question 请总结这篇文章的主要内容 # 生成回答 response model.chat(tokenizer, long_text \n\n question) print(response)你会发现即使文本非常长模型也能准确理解并回答问题。这种能力在处理技术文档、学术论文、法律合同时特别有用。4. Function Call功能实战Function Call是GLM-4-9B-Chat-1M的杀手级功能。它能让AI模型调用你预先定义好的函数就像给AI配了一个工具箱。4.1 定义你的工具函数首先我们定义几个实用的函数# 定义一些工具函数 def get_weather(city: str): 获取城市天气信息 # 这里应该是调用天气API的代码 return f{city}今天晴天25摄氏度 def calculate_expression(expression: str): 计算数学表达式 try: result eval(expression) return f{expression} {result} except: return 无法计算这个表达式 def search_information(query: str): 搜索信息 # 这里可以集成搜索引擎API return f关于{query}的搜索结果...4.2 让AI学会使用工具现在我们来教模型如何使用这些工具# 定义工具描述 tools [ { name: get_weather, description: 获取指定城市的天气信息, parameters: { type: object, properties: { city: {type: string, description: 城市名称} }, required: [city] } }, { name: calculate_expression, description: 计算数学表达式, parameters: { type: object, properties: { expression: {type: string, description: 数学表达式} }, required: [expression] } } ] # 与模型对话让它使用工具 messages [{role: user, content: 北京今天天气怎么样然后计算一下125乘以368等于多少}] response model.chat( tokenizer, messages, toolstools, tool_choiceauto ) print(模型回复, response)模型会识别出需要调用两个工具先查询天气再计算数学表达式。它会返回类似这样的响应我需要调用两个工具来回答你的问题。首先查询北京的天气然后计算125*368。4.3 处理工具调用结果接下来我们执行工具调用并把结果返回给模型# 解析模型返回的工具调用信息 if response.tool_calls: for tool_call in response.tool_calls: if tool_call.function.name get_weather: # 提取参数 import json args json.loads(tool_call.function.arguments) weather_result get_weather(args[city]) elif tool_call.function.name calculate_expression: args json.loads(tool_call.function.arguments) calc_result calculate_expression(args[expression]) # 将工具结果返回给模型继续对话 messages.append({role: assistant, content: None, tool_calls: response.tool_calls}) messages.append({role: tool, content: weather_result, tool_call_id: response.tool_calls[0].id}) messages.append({role: tool, content: calc_result, tool_call_id: response.tool_calls[1].id}) # 获取最终回答 final_response model.chat(tokenizer, messages) print(最终回答, final_response)这样就能得到完整的回答了北京今天晴天25摄氏度。125乘以368等于46000。5. 代码执行功能深入探索代码执行功能让模型能够运行Python代码这对于数据处理、数学计算等任务特别有用。5.1 基础代码执行让我们从一个简单的例子开始# 让模型执行代码 code_request 请编写一个Python函数计算斐波那契数列的第n项然后计算第20项的值。 response model.chat(tokenizer, code_request) print(response)模型会生成代码并执行def fibonacci(n): if n 1: return n a, b 0, 1 for _ in range(2, n 1): a, b b, a b return b result fibonacci(20) print(f斐波那契数列的第20项是{result})5.2 数据处理实战代码执行功能在数据处理方面特别强大# 让模型处理数据 data_analysis 我这里有一组销售数据[120, 150, 180, 200, 160, 140, 190, 210, 230, 250] 请计算平均销售额、最大销售额和最小销售额并给出一个简单的数据分析报告。 response model.chat(tokenizer, data_analysis) print(response)模型会生成类似这样的代码和报告sales_data [120, 150, 180, 200, 160, 140, 190, 210, 230, 250] average_sales sum(sales_data) / len(sales_data) max_sales max(sales_data) min_sales min(sales_data) print(f平均销售额{average_sales}) print(f最高销售额{max_sales}) print(f最低销售额{min_sales})6. 实际应用场景示例6.1 技术文档分析假设你有一个很长的技术文档想要快速找到特定信息# 加载长文档 with open(long_technical_document.txt, r, encodingutf-8) as f: long_document f.read() # 提出问题 questions [ 文档中提到了哪些安全最佳实践, 第三章的主要内容是什么, 列出所有提到的API端点及其用途 ] for question in questions: response model.chat(tokenizer, long_document \n\n question) print(f问题{question}) print(f回答{response}\n)6.2 自动化报告生成结合Function Call和代码执行可以创建自动化报告系统# 定义报告生成工具 def generate_report(data_source: str, report_type: str): 生成数据分析报告 # 这里可以连接数据库或API获取数据 # 然后用模型分析数据并生成报告 report_request f 根据{data_source}的数据生成一个{report_type}报告。 包括趋势分析、关键指标和 actionable insights。 return model.chat(tokenizer, report_request) # 使用工具 tools [ { name: generate_report, description: 生成数据分析报告, parameters: { type: object, properties: { data_source: {type: string, description: 数据源}, report_type: {type: string, description: 报告类型} }, required: [data_source, report_type] } } ] response model.chat( tokenizer, 请根据销售数据库生成月度销售报告, toolstools )7. 性能优化技巧为了让模型运行更高效这里有几个实用技巧7.1 使用vLLM加速推理# 使用vLLM部署 pip install vllm python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model THUDM/glm-4-9b-chat-1m \ --tensor-parallel-size 1 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --enable-chunked-prefill \ --max-num-batched-tokens 81927.2 量化模型减少显存占用如果你显存不够可以使用INT4量化版本from transformers import BitsAndBytesConfig quantization_config BitsAndBytesConfig( load_in_4bitTrue, bnb_4bit_compute_dtypetorch.float16 ) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_configquantization_config, trust_remote_codeTrue )8. 常见问题解决在使用过程中可能会遇到一些问题这里提供解决方案问题1显存不足解决方案使用INT4量化版本或者减少max_length参数问题2生成速度慢解决方案启用vLLM的chunked prefill功能调整max_num_batched_tokens问题3工具调用不准解决方案完善工具描述提供更详细的参数说明问题4长文本处理效果不佳解决方案确保使用正确的分词器文本不要超过1M token限制9. 总结GLM-4-9B-Chat-1M是一个真正实用的长文本处理模型它的Function Call和代码执行功能让它成为了一个强大的AI助手。通过本教程你应该已经掌握了快速部署学会了一键部署和基本使用方法Function Call了解了如何定义和使用工具函数代码执行掌握了让模型编写和执行代码的技巧实战应用看到了在实际场景中的应用示例性能优化学到了提升运行效率的方法这个模型的真正强大之处在于它能处理超长文本同时保持多轮对话、工具调用等高级功能。无论是处理技术文档、分析数据、还是自动化工作流程它都能成为你的得力助手。建议你从简单的例子开始逐步尝试更复杂的应用场景。记得充分利用它的长文本能力这在处理大型文档时特别有用。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。