GLM-4-9B-Chat-1M保姆级教程Windows WSL2环境下部署vLLMOpenWebUI全流程想不想在个人电脑上就能让AI一口气读完一本百万字的小说然后和你讨论剧情或者让它分析一份几百页的PDF报告直接给你提炼出核心要点今天要聊的GLM-4-9B-Chat-1M就能做到。它最大的特点就是“长”——上下文长度支持高达1M个token相当于200万汉字。这意味着你可以把整本《三体》扔给它它都能记住前后情节跟你聊。而且它只有90亿参数经过量化后一张消费级的RTX 3090显卡就能流畅运行。听起来很酷但怎么把它装到自己的Windows电脑上并配上一个好看的网页聊天界面呢别担心这篇教程就是为你准备的。我们将手把手带你在Windows的WSL2Linux子系统里用vLLM高性能推理引擎来部署这个模型最后再用OpenWebUI给它套上一个直观易用的网页外壳。跟着步骤走从零开始直到你能在浏览器里和这个“长文本专家”对话。1. 准备工作搭建你的WSL2环境在Windows上玩转AI模型WSL2Windows Subsystem for Linux是目前最友好、性能损失最小的方案。它让你在Windows里拥有一个完整的Linux终端可以直接运行Linux软件和命令。1.1 启用WSL2并安装Ubuntu如果你还没用过WSL跟着下面几步走十分钟内就能搞定。首先以管理员身份打开Windows的PowerShell。你可以在开始菜单搜索“PowerShell”右键选择“以管理员身份运行”。然后在打开的窗口里输入并执行下面这条命令。这条命令会启用WSL所需的Windows功能。wsl --install执行后系统可能会要求你重启电脑。重启完成后再次打开PowerShell无需管理员权限输入wsl命令你应该就能进入一个Linux命令行环境了。默认安装的是Ubuntu发行版。第一次进入时系统会提示你创建Linux系统的用户名和密码这个账号密码和你的Windows账号是独立的请务必记住。1.2 配置WSL2的基本环境进入Ubuntu后我们首先更新一下软件包列表确保后续安装的软件都是最新版。在WSL的终端里输入sudo apt update sudo apt upgrade -y接下来安装一些我们后续肯定会用到的工具比如用于下载文件的wget、管理Python版本的python3-pip和python3-venv。sudo apt install -y wget git python3-pip python3-venv完成这些你的WSL2基础环境就准备好了。它就像一台纯净的Linux虚拟机我们已经为安装AI模型铺好了路。2. 部署核心用vLLM启动GLM-4-9B-Chat-1M模型部署的核心是推理引擎这里我们选择vLLM。它是一个专为大规模语言模型设计的高吞吐量、内存高效的推理和服务引擎简单说就是能让模型跑得更快、更省显存。2.1 安装vLLM在WSL终端中我们使用Python的包管理工具pip来安装vLLM。为了环境干净建议先创建一个Python虚拟环境。# 创建一个名为‘glm-demo’的虚拟环境 python3 -m venv glm-demo # 激活这个虚拟环境 source glm-demo/bin/activate激活后你的命令行提示符前面会出现(glm-demo)字样表示你已经在这个独立的环境里了。接下来安装vLLM。由于我们要部署的是GLM系列模型需要安装支持该架构的vLLM版本。pip install vllm安装过程可能需要几分钟它会自动处理很多依赖。如果网络较慢可以考虑使用国内的镜像源例如在命令后加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。2.2 下载并启动模型GLM-4-9B-Chat-1M的模型权重已经开源在HuggingFace等社区。vLLM支持直接从HuggingFace仓库拉取模型我们只需要知道模型ID即可。模型ID是THUDM/glm-4-9b-chat-1m。但是原始模型FP16精度需要约18GB显存。为了让它在24GB显存的卡如RTX 3090/4090上更顺畅地运行我们使用官方提供的INT4量化版本它只需要约9GB显存。量化版本的ID是THUDM/glm-4-9b-chat-1m-int4。现在用一行命令启动vLLM服务python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model THUDM/glm-4-9b-chat-1m-int4 \ --served-model-name glm-4-9b-chat-1m \ --api-key token-abc123 \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1我们来解释一下这几个参数--model: 指定要加载的模型路径或HuggingFace ID。--served-model-name: 给服务中的模型起个名字后续调用时用。--api-key: 设置一个API密钥这里我们简单设为token-abc123OpenWebUI连接时需要。--port: 指定vLLM服务的端口号默认为8000。--tensor-parallel-size: 张量并行数设置为1表示使用单卡运行。重要提示首次运行会从网上下载约9GB的模型文件请确保网络通畅且磁盘有足够空间。下载完成后模型加载到显存中看到类似“Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000”的日志就说明vLLM服务启动成功了。让这个终端窗口保持运行我们另开一个终端进行下一步。3. 打造界面部署OpenWebUI聊天前端让模型在后台运行只是第一步我们还需要一个友好的界面来和它交互。OpenWebUI原名Ollama WebUI是一个功能丰富、可自部署的聊天Web界面完美兼容vLLM的OpenAI API格式。3.1 安装OpenWebUI打开一个新的WSL终端窗口或使用tmux等工具在后台运行vLLM同样先激活我们之前创建的虚拟环境。# 切换到之前的环境如果开了新终端 source ~/glm-demo/bin/activate然后使用pip安装OpenWebUIpip install open-webui3.2 配置并启动OpenWebUI安装完成后我们需要在启动时告诉OpenWebUI后端AI服务vLLM的地址和API密钥。使用以下命令启动OpenWebUIopen-webui serve \ --backend openai \ --api-key token-abc123 \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --port 7860参数说明--backend openai: 指定后端类型为OpenAI兼容的API。--api-key: 这里的密钥必须和启动vLLM时设置的--api-key一致。--base-url: 指向我们刚刚启动的vLLM服务的地址。vLLM的OpenAI兼容API端点通常在/v1路径下。--port: 指定OpenWebUI服务本身的端口这里设为7860避免和vLLM的8000端口冲突。执行命令后OpenWebUI会开始启动。当你在日志中看到“Application startup complete”等信息时就说明服务已经就绪。4. 连接与使用开启你的长文本对话现在两个核心服务都已运行vLLM模型服务在http://localhost:8000提供AI推理能力。OpenWebUI网页服务在http://localhost:7860提供聊天界面。4.1 访问OpenWebUI在你的Windows主机上打开任意浏览器如Chrome, Edge在地址栏输入http://localhost:7860如果一切正常你将看到OpenWebUI的登录/注册界面。首次使用点击“Sign Up”注册一个新账号填写邮箱、用户名和密码即可。注册成功后系统会自动登录。4.2 开始与GLM-4-9B-Chat-1M对话进入主界面后你就可以像使用ChatGPT一样在底部的输入框里向模型提问了。我们来测试一下它的“长文本”处理能力。你可以尝试直接提问问它一些通用知识或逻辑推理问题。上传长文档点击输入框上的“附件”图标上传一个TXT或PDF文件比如一篇很长的论文或报告。然后你可以命令它“请总结一下这个文档的核心内容”或“从第三章里找出关于XXX的论述”。进行多轮对话基于它之前回答的内容继续深入追问测试其上下文记忆能力。由于我们部署的是INT4量化版在24GB显存的GPU上处理数十万字的文本应该是游刃有余的。你可以真正体验一下“丢给它一整本书”的感觉。4.3 服务管理小贴士停止服务在运行vLLM或OpenWebUI的终端窗口中按Ctrl C即可停止对应服务。再次启动下次想使用时只需按顺序重新执行第2步和第3步的启动命令即可。模型已经下载过所以第二次启动会快很多。后台运行如果你希望服务在关闭终端后也能运行可以使用nohup命令或tmux会话管理器。5. 总结与后续探索恭喜你至此你已经成功在Windows WSL2环境下搭建了一套完整的、支持超长上下文的AI对话系统。回顾一下我们的旅程搭建舞台我们通过WSL2在Windows内部创建了一个兼容性极佳的Linux开发环境。注入灵魂使用高性能的vLLM推理引擎加载了GLM-4-9B-Chat-1M这个拥有百万token上下文能力的“大脑”并通过量化技术让它能在消费级显卡上流畅运行。披上外衣部署了OpenWebUI这个美观易用的网页界面让我们可以通过浏览器轻松与模型交互。这套组合的优势非常明显本地化所有数据和处理都在本地无需担心隐私和网络问题。高性能vLLM保证了模型推理的效率。长上下文1M token的支持能力让处理长文档、长对话成为可能。易用性OpenWebUI提供了接近商业产品的用户体验。你可以继续探索的方向尝试不同模型vLLM和OpenWebUI支持众多开源模型。你可以把命令中的模型ID换成其他模型如Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct轻松切换体验。调整vLLM参数在启动vLLM时可以尝试调整--max-model-len来设置模型支持的最大上下文长度虽然1M是上限但设小点可以节省显存或者调整--gpu-memory-utilization来控制GPU内存使用率。探索OpenWebUI功能OpenWebUI支持对话存档、角色预设、插件等功能值得慢慢摸索。现在你可以尽情地向你的本地AI助手抛去长篇大论享受它带来的高效与便捷了。从技术部署到实际应用你都已经掌握了关键的一环。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。