GLM-4-9B-Chat-1M Chainlit前端使用指南多轮对话代码执行实操手册想快速体验一个能记住超长对话历史、还能帮你写代码和运行代码的智能助手吗今天我们就来手把手教你如何通过一个简洁美观的网页界面调用拥有1M超长上下文能力的GLM-4-9B-Chat-1M大模型实现流畅的多轮对话和强大的代码执行功能。这个方案的核心很简单在后台用vLLM高效部署模型在前台用Chainlit搭建一个交互式Web应用。你不需要懂复杂的网络编程跟着步骤走就能拥有一个专属的AI对话机器人。下面我们就从零开始一步步实现它。1. 环境准备与模型部署确认在开始使用前端界面之前我们需要先确保后台的模型服务已经正常启动并运行。这是所有操作的基础。1.1 检查模型服务状态模型通过vLLM部署后会在后台作为一个服务运行。我们首先需要登录到服务器的命令行环境通常通过WebSSH或终端连接。打开终端后运行以下命令来查看模型服务的日志确认部署是否成功cat /root/workspace/llm.log这条命令会显示模型加载和启动的日志信息。当你看到类似下面的输出时就表示GLM-4-9B-Chat-1M模型已经成功加载并启动了INFO: Started server process [1] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRLC to quit) Initializing distributed environment... Successfully initialized distributed environment. Loading model weights... Model loaded successfully. GLM-4-9B-Chat-1M is ready.关键点解读http://0.0.0.0:8000这表示模型API服务已经在8000端口上运行等待前端的调用。Model loaded successfully这是最重要的信息说明模型权重加载完毕可以正常处理请求了。如果日志显示模型还在加载中比如显示“Loading model weights...”请耐心等待几分钟直到出现“ready”或“complete”的提示。1M上下文的大模型加载需要一些时间。1.2 理解我们的技术栈为了让你对整个方案有清晰的认识这里简单介绍一下我们用到的两个核心工具vLLM这是一个专门为大规模语言模型设计的高效推理和服务引擎。你可以把它想象成一个“超级快递员”它用了一种叫PagedAttention的技术能非常快速、省内存地把你的问题送给模型并把模型的回答取回来。用它来部署GLM-4-9B速度和效率都比常规方法高很多。Chainlit这是一个用来快速构建大模型对话应用的前端框架。它提供了现成的聊天界面、消息管理、文件上传等组件。我们的目标就是用它做一个网页让你能像用ChatGPT官网一样在浏览器里和GLM-4模型聊天。整个流程就是你在Chainlit网页里输入问题 - Chainlit把问题发给vLLM服务 - vLLM让GLM-4模型生成回答 - 回答返回给Chainlit并显示在网页上。2. 启动并使用Chainlit聊天前端确认模型服务运行无误后我们就可以启动前端界面了。Chainlit已经预置在环境中启动非常简单。2.1 启动Chainlit应用在终端中运行以下命令来启动Chainlit服务chainlit run app.py运行成功后终端会显示类似下面的信息告诉你应用访问地址Your app is available at http://localhost:7860现在打开你的浏览器在地址栏输入终端中显示的地址通常是http://你的服务器IP:7860就能看到Chainlit的聊天界面了。界面通常非常简洁中间是一个大大的输入框上面写着“Ask me anything...”整个布局和常见的聊天机器人网页很像。2.2 进行你的第一次对话界面加载好后你就可以开始和GLM-4-9B-Chat-1M对话了。在底部的输入框里键入任何你想问的问题然后按下回车或者点击发送按钮。例如你可以尝试问“你好请介绍一下你自己。”“Python里如何快速对一个列表进行排序”“能帮我写一个计算斐波那契数列的函数吗”发送后你会看到你的问题出现在聊天区域然后模型会开始思考界面可能会有“思考中”的提示几秒后它的回答就会显示出来。第一次对话小提示模型在生成第一个回答时可能会稍微慢一点这是正常的。后续的对话响应速度会快很多。3. 核心功能实战多轮对话与代码执行现在界面会用了我们来重点体验GLM-4-9B-Chat-1M的两个杀手锏功能超长的多轮对话记忆和真实的代码执行能力。3.1 体验1M超长上下文对话“1M上下文”是这个模型的巨大优势。简单来说它能记住非常长的对话历史。你可以故意进行一场复杂的、多回合的对话来测试它。实践示例第一轮你问“我想学习Python的pandas库应该从哪里开始”模型回答它会给出一些建议比如安装、Series和DataFrame基础等。第二轮你不用重复上下文直接基于它的回答追问“你刚才提到了DataFrame那我怎么从一个CSV文件创建它呢”模型回答它会准确记得之前是在讨论pandas并给出pd.read_csv()的用法。继续深入你可以连续问5轮、10轮关于数据清洗、分组聚合、可视化等不同的问题。在每一轮中你都会发现模型能很好地理解“你刚才说的那个方法”、“之前提到的那个概念”对话连贯性非常好。试试这个挑战在对话中先让模型编一个短故事包含几个角色和特定情节。然后在后续对话中不断针对故事细节提问比如“主角A后来对B说了什么”、“故事里提到的那个宝物最后怎么了”。看看模型是否能始终记得故事的所有细节。3.2 使用代码执行功能这是GLM-4-Chat模型非常实用的功能。它不仅能生成代码还能在沙箱环境中真正运行代码并把结果返回给你。这对于学习编程、调试代码或者快速计算来说太方便了。基础使用 当你问一个需要计算或代码演示的问题时模型会识别出需要执行代码。例如你输入“请计算1到100所有整数的和并告诉我结果。”模型回复中可能会包含一个标记为“可执行”的代码块。在Chainlit界面中这个代码块旁边可能会有一个“运行”或“执行”按钮。你点击它模型就会在后台安全地运行这段代码并将运行结果比如“5050”插入到对话中。进阶实践交互式编程助手你可以把它当作一个编程伙伴调试代码把你写的有bug的Python代码贴给它问“这段代码为什么报IndexError” 它不仅能分析错误还能直接运行修正前后的代码让你看到差异。数据验证让它写一段代码来处理某个数据问题然后立刻执行验证结果。比如“生成10个随机数找出其中的最大值和最小值。”学习验证学习一个新库的API时直接让它写个例子并运行比看文档更直观。重要提示代码执行功能通常在模型回复中以特定格式触发。如果发现模型没有主动运行代码你可以在问题中明确提示例如“请写一段Python代码来解决这个问题并执行它。”4. 实用技巧与常见问题掌握了基本操作和核心功能后这里有一些小技巧能让你用得更好以及遇到问题时的排查思路。4.1 提升对话效果的技巧明确你的需求问题描述得越清楚模型回答就越精准。比如与其问“怎么做数据分析”不如问“用pandas如何对一个销售数据表按月份进行分组并计算总额”利用多轮对话把复杂任务拆解。先让模型帮你规划步骤再一步步实现。模型能记住整个计划。代码执行时对于复杂的代码可以要求模型“添加详细的注释”或“分步骤解释代码逻辑”这样更利于学习。控制输出长度如果你需要简短回答可以在问题末尾加上“请简要回答”。如果需要详细解释可以说“请详细说明”。4.2 常见问题与解决方法页面打开后无法连接或报错检查首先回到终端确认chainlit run app.py命令没有报错且模型服务日志(llm.log)显示模型已就绪。可能原因模型加载时间过长前端已启动但后端未准备好。请等待模型加载完成再刷新页面。模型响应速度慢首次响应慢正常现象模型需要初始化。长文本生成慢生成长篇回答或代码时需要一定时间请耐心等待。所有请求都慢检查服务器资源CPU/内存使用情况可能是资源不足。代码执行功能没有触发确认模型版本确保你部署的是GLM-4-9B-Chat版本因为代码执行是Chat版本的特有功能。检查问题表述尝试在问题中明确包含“执行代码”、“运行一下”、“计算并给出结果”等指令。查看模型回复有时模型会以注释形式给出代码和预期结果但未自动执行。你可以手动复制代码到本地环境运行。对话似乎忘记了很早之前的内容虽然模型支持1M上下文但前端或传输链可能有更短的缓存设置。对于超长对话尝试在关键信息点偶尔让模型“总结一下我们之前讨论的要点”这有助于强化它的记忆。5. 总结通过这篇指南你已经完成了从零开始使用Chainlit前端调用GLM-4-9B-Chat-1M大模型的全部流程。我们来回顾一下关键步骤和收获核心流程三步走首先通过查看日志确认vLLM部署的模型服务已成功启动然后一行命令启动Chainlit获得一个即用型聊天网页最后在这个网页中你可以尽情体验无缝的多轮对话和强大的代码执行功能。核心价值体验这个组合方案最大的优势在于它将一个顶尖开源大模型GLM-4-9B-Chat-1M的强大能力——特别是超长记忆和代码执行——通过一个极其简单易用的方式交付给你。你无需关心复杂的API调用和界面开发就能拥有一个私有的、功能丰富的AI编程助手和对话伙伴。下一步探索如果你已经玩转了基础对话可以尝试更复杂的场景比如文件处理上传一个数据文件如CSV让模型分析数据并生成图表代码。项目构思让它为你的新软件项目编写技术方案和核心模块代码。学习辅导就某个技术主题进行连续深入的问答利用其长上下文能力构建一份学习笔记。希望这个工具能成为你学习、工作和探索AI的有力助手。如果在使用过程中有任何疑问可以参考文中提到的联系方式获取帮助。现在就去和你的GLM-4助手开始第一场对话吧获取更多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。