智谱AI GLM-4 完全指南：清华系开源大模型
智谱AI是由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）技术成果转化而来，其GLM系列模型是国内最具影响力的开源大模型之一。
一、智谱AI简介
背景介绍
智谱AI成立于2019年，核心团队来自清华大学：
- 学术背景：清华KEG实验室10年技术积累
- 开源贡献：GLM系列模型完全开源
- 商业产品：ChatGLM、CodeGeeX等应用
- 企业定位：专注中文大模型
产品矩阵
| 产品 | 定位 | 特点 |
|---|---|---|
| ChatGLM | 对话助手 | 开源可商用 |
| GLM-4 | 大语言模型 | 性能最强 |
| CodeGeeX | 编程助手 | 免费开源 |
| AutoGLM | 智能体 | 自动任务执行 |
| CogView | 文生图 | 中文优化 |
二、ChatGLM使用
网页版
访问地址：https://chatglm.cn
使用方式：
- 手机号注册登录
- 免费使用基础功能
- 升级Pro解锁高级功能
开源模型本地部署
硬件要求：
- ChatGLM3-6B：6GB显存
- ChatGLM3-12B：12GB显存
- GLM-4-9B：10GB显存
部署步骤：
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git
cd ChatGLM3
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 下载模型（使用ModelScope加速）
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/chatglm3-6b")
# 4. 启动Web界面
python web_demo.py使用Transformers加载：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"THUDM/chatglm3-6b",
trust_remote_code=True
)
model = AutoModel.from_pretrained(
"THUDM/chatglm3-6b",
trust_remote_code=True,
device='cuda'
)
# 推理
response, history = model.chat(
tokenizer,
"你好，ChatGLM！",
history=[]
)
print(response)三、CodeGeeX编程助手
功能介绍
CodeGeeX是免费的AI编程助手：
- 代码补全：单行/多行代码生成
- 代码注释：自动生成注释
- 代码翻译：跨语言代码转换
- 代码解释：选中代码即时解释
IDE插件安装
VS Code：
- 打开扩展商店
- 搜索 “CodeGeeX”
- 点击安装
- 登录账号即可使用
JetBrains系列：
- File → Settings → Plugins
- 搜索 “CodeGeeX”
- 安装并重启IDE
使用技巧
自然语言生成代码：
# 输入注释：
# 实现一个快速排序算法，要求原地排序
# CodeGeeX自动生成：
def quick_sort(arr, left=0, right=None):
if right is None:
right = len(arr) - 1
if left < right:
pivot_index = partition(arr, left, right)
quick_sort(arr, left, pivot_index - 1)
quick_sort(arr, pivot_index + 1, right)
return arr
def partition(arr, left, right):
pivot = arr[right]
i = left - 1
for j in range(left, right):
if arr[j] <= pivot:
i += 1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i + 1], arr[right] = arr[right], arr[i + 1]
return i + 1代码翻译示例：
# Python → C++
# 输入Python代码，CodeGeeX生成等效C++代码
# Python:
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# CodeGeeX生成C++:
int fibonacci(int n) {
if (n <= 1) return n;
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2);
}四、GLM-4 API接入
获取API Key
- 访问 智谱AI开放平台
- 注册开发者账号
- 创建应用获取API Key
Python SDK
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="your-api-key")
# 对话生成
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个 helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好！"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=2000
)
print(response.choices[0].message.content)高级功能
Function Calling：
def get_weather(location):
"""获取天气信息"""
# 实现天气查询
return f"{location}今天晴天，25°C"
# 定义工具
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
# GLM-4会自动调用函数
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],
tools=tools
)图像理解：
# 上传图片进行分析
with open("image.jpg", "rb") as img_file:
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4v",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "image": img_file},
{"type": "text", "text": "描述这张图片"}
]
}]
)五、AutoGLM智能体
什么是AutoGLM？
AutoGLM是可以自主执行任务的AI智能体：
- 自主规划：分解复杂任务
- 工具使用：调用外部工具
- 网页操作：控制浏览器
- 代码执行：编写运行代码
使用示例
任务：帮我订一张明天北京到上海的高铁票
AutoGLM执行流程：
- 打开12306网站
- 输入出发地和目的地
- 选择明天日期
- 查询车次
- 选择合适车次
- 填写乘客信息
- 提交订单
安装使用
# 安装AutoGLM
pip install autoglm
# 启动
glm-cli六、企业级部署
私有化部署方案
适用场景：
- 数据安全要求高的企业
- 需要定制化的行业应用
- 大规模并发访问
部署架构：
负载均衡器 → GLM服务集群 → 模型推理节点
↓
向量数据库
↓
知识库系统硬件配置建议：
- 推理节点：8x A100 80GB
- 服务节点：32核128GB x 4
- 向量数据库：Milvus集群
微调训练
数据准备：
[
{
"instruction": "回答用户问题",
"input": "什么是机器学习？",
"output": "机器学习是..."
}
]LoRA微调：
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=16,
lora_alpha=32,
target_modules=["query_key_value"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)七、优势对比
开源vs闭源
| 特性 | GLM-4（开源） | GPT-4（闭源） |
|---|---|---|
| 透明度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 可定制 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 数据隐私 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 性能 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
选择建议
选择GLM-4如果你：
- 需要完全的数据隐私控制
- 希望定制化模型能力
- 预算有限但需要AI能力
- 支持国产开源生态
八、最佳实践
1. 提示工程
中文提示词优化：
角色：你是一位经验丰富的Python工程师
任务：帮我优化这段代码
要求：
1. 提高运行效率
2. 添加类型注解
3. 完善错误处理
4. 添加详细注释
代码：
[粘贴代码]2. 成本控制
- 使用量化模型减少显存
- 合理设置max_tokens
- 使用缓存避免重复计算
- 批量处理提高效率
3. 质量保证
- 建立测试集评估效果
- 人工审核关键输出
- 持续收集反馈优化
- A/B测试不同版本
总结
智谱AI GLM-4的核心价值：
- 开源可商用：Apache 2.0协议，自由使用
- 中文优化：深度适配中文场景
- 学术背景：清华技术积累
- 完整生态：对话、编程、多模态全覆盖
对于希望自建AI能力的企业和开发者，GLM-4是最值得考虑的开源方案之一。
开源地址：
- GitHub：github.com/THUDM
- 模型：huggingface.co/THUDM
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