5分钟搞定：vLLM部署GLM-4-9B-Chat-1M，快速搭建你的AI聊天机器人

5分钟搞定vLLM部署GLM-4-9B-Chat-1M快速搭建你的AI聊天机器人1. 为什么选择GLM-4-9B-Chat-1MGLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的最新一代开源对话模型在多项基准测试中表现优异。这个模型有几个突出特点值得关注超长上下文支持标准版支持128K上下文1M版本更是能处理约200万中文字符的超长文本多语言能力除了中文还支持日语、韩语、德语等26种语言功能丰富具备网页浏览、代码执行、工具调用等高级功能性能优异在语义理解、数学推理、代码生成等方面表现突出1.1 模型性能实测根据官方测试数据在1M上下文长度下进行的大海捞针实验从超长文本中准确提取信息中模型表现稳定。在LongBench-Chat长文本能力评测中也取得了不错成绩。2. 快速部署指南使用预置镜像可以极大简化部署过程下面介绍最快捷的部署方法。2.1 使用预置镜像推荐直接使用【vllm】glm-4-9b-chat-1m镜像该镜像已经包含预装好的vLLM框架下载好的GLM-4-9B-Chat-1M模型配置好的Chainlit前端界面优化过的运行环境2.2 验证部署状态部署完成后可以通过以下命令检查服务状态cat /root/workspace/llm.log当看到类似下面的输出时说明模型已成功加载INFO 07-10 14:30:25 llm_engine.py:73] Initializing an LLM engine... INFO 07-10 14:30:25 llm_engine.py:74] Loading model weights... INFO 07-10 14:30:45 llm_engine.py:76] Model loaded successfully.3. 快速体验聊天功能模型部署成功后最简单的方式是通过Chainlit前端进行交互体验。3.1 启动Chainlit界面在镜像环境中Chainlit服务默认已启动。只需找到并点击Chainlit应用图标等待页面加载完成在输入框中开始提问界面设计简洁直观左侧显示对话历史右侧是输入区域。3.2 基础对话示例让我们测试几个不同类型的对话技术问题示例用户解释一下Transformer架构 模型Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构由编码器和解码器组成...代码生成示例用户用Python实现快速排序 模型def quick_sort(arr): if len(arr) 1: return arr pivot arr[len(arr)//2] left [x for x in arr if x pivot] middle [x for x in arr if x pivot] right [x for x in arr if x pivot] return quick_sort(left) middle quick_sort(right)生活建议示例用户如何提高工作效率 模型提高工作效率可以从以下几个方面入手 1. 任务优先级管理... 2. 时间管理技巧... 3. 工作环境优化...4. 进阶使用API调用如果需要将模型集成到自己的应用中可以通过API方式进行调用。4.1 启动API服务使用以下命令启动兼容OpenAI API的服务python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat \ --served-model-name glm-4-9b-chat \ --max-model-len2048 \ --trust-remote-code服务默认运行在8000端口。4.2 Python客户端调用示例from openai import OpenAI client OpenAI( base_urlhttp://localhost:8000/v1, api_keytoken-abc123, ) response client.chat.completions.create( modelglm-4-9b-chat, messages[ {role: system, content: 你是一个有用的助手。}, {role: user, content: 用简单的语言解释什么是机器学习} ], max_tokens300, temperature0.8 ) print(response.choices[0].message.content)5. 性能优化建议为了获得最佳性能可以考虑以下优化措施批处理请求将多个问题打包一起发送提高吞吐量调整生成长度根据实际需要设置合理的max_tokens值参数调优不同场景使用不同的temperature和top_p值资源监控定期检查GPU使用情况避免资源耗尽6. 总结通过vLLM部署GLM-4-9B-Chat-1M模型我们能够快速搭建一个高性能的AI聊天机器人。这种组合的优势在于部署简单预置镜像让部署过程变得极其简单性能优异vLLM框架显著提升了推理速度使用灵活既可通过Web界面交互也能通过API集成功能强大模型支持超长上下文和多语言等高级功能对于想要快速体验最新大模型能力的开发者或者需要私有化部署AI助手的团队这无疑是一个值得尝试的解决方案。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。