GLM-4-9B-Chat-1M快速上手：VS Code Jupyter插件直连本地GLM服务-深圳市維司達科技有限公司

GLM-4-9B-Chat-1M快速上手：VS Code Jupyter插件直连本地GLM服务

1. 为什么你需要知道这个模型

你有没有遇到过这样的情况：手头有一份300页的PDF财报，想让AI帮你快速总结关键风险点；或者一份200页的法律合同，需要逐条比对两个版本的差异；又或者一段长达90分钟的会议录音转文字稿（约180万字），想让它提炼出所有待办事项和决策结论——但试了几个主流模型，不是直接报错“context length exceeded”，就是回答明显漏掉了中间大段内容？

GLM-4-9B-Chat-1M 就是为解决这类问题而生的。

它不是参数堆出来的“巨无霸”，而是一次精准的工程突破：用90亿参数的稠密模型，在单张消费级显卡上，真正实现了100万token上下文长度的稳定推理。这不是实验室里的理论值，而是你下载权重、启动服务、粘贴200万字文本后，能实实在在跑通、不崩、不丢信息、还能准确回答“第176页第三段提到的违约金计算方式是否与附件四一致？”这种“大海捞针”式问题的真实能力。

更关键的是，它没牺牲其他能力——多轮对话自然流畅，函数调用逻辑清晰，代码执行结果可靠，中文理解扎实，还支持网页浏览和工具扩展。它不追求“全能”，但把“长文本深度处理”这件事，做到了同尺寸模型里目前最稳、最实、最开箱即用的程度。

如果你的硬件只有RTX 4090（24GB显存），却希望AI真正成为你处理长文档的“数字同事”，而不是一个总在喊“我记不住前面说了啥”的实习生，那接下来的内容，值得你花10分钟读完。

2. 模型到底强在哪：不是参数多，而是“记得住、理得清”

2.1 1M token不是数字游戏，是真实可用的“超长记忆”

很多模型标称支持长上下文，但实际一测就露馅：在50万token时就开始混淆事实，在80万token时回答开始胡编乱造。GLM-4-9B-Chat-1M 的不同在于，它通过两项关键优化，让“长”真正落地：

位置编码重设计：没有简单外推RoPE，而是采用动态NTK-aware缩放+ALiBi偏置融合策略，在1M长度下仍保持位置感知的线性可分性；
训练数据针对性强化：在继续预训练阶段，专门注入大量跨百页技术文档、法律文书、学术论文的长程依赖样本，让模型学会“如何在超长文本中定位关键锚点”。

效果很直观：在标准needle-in-haystack测试中（把一句关键答案随机埋进100万token的无关文本里），它的准确率是100%。不是95%，不是99%，是100%。这意味着，只要你把整本《中华人民共和国公司法》全文喂给它，再问“第七章第二节关于清算组职权的规定有几条？”，它能一字不差地列出来。

2.2 能力不缩水：小模型，大本事

参数只有9B，不代表能力打折。官方公开的基准测试显示，它在四项核心能力上全面超越Llama-3-8B：

C-Eval（中文综合考试）：78.3 → 比Llama-3-8B高3.2分
MMLU（多学科常识）：72.1 → 高2.6分
HumanEval（代码生成）：42.7 → 高4.1分
MATH（数学推理）：28.9 → 高1.8分

更重要的是，它把这些能力“装进”了长上下文里。比如，你可以一次性上传一份含30个Python函数定义的代码库文档，然后问：“找出所有调用了validate_input()但未做异常捕获的函数，并给出修复建议。”——它能跨文件、跨章节理解调用链，而不是只看当前窗口的几百行。

2.3 开箱即用的高阶功能，省去你写胶水代码

很多长文本模型只解决了“输入长”，但没解决“怎么用”。GLM-4-9B-Chat-1M 直接内置了三类高频场景模板：

长文本总结：自动识别文档结构（引言/方法/结论），按层级生成摘要，支持“一句话概要”、“三段式精要”、“带引用标记的详细摘要”三种模式；
信息抽取：对合同、财报等结构化文本，一键提取“甲方义务”、“付款条件”、“违约责任”等字段，输出标准JSON；
对比阅读：同时加载两份相似文档（如合同A版与B版），高亮所有差异点，并用自然语言解释“第5.2条从‘应于3日内’改为‘应在5个工作日内’，实质延长了履约宽限期”。

这些不是需要你调API、写prompt、再解析返回结果的“功能”，而是模型原生支持的指令。你只需要说：“请用对比阅读模式分析这两份文件”，它就直接给你结构化结果。

3. 本地部署：一条命令，服务就绪

3.1 硬件门槛低到意外

官方明确标注：INT4量化版仅需9GB显存。这意味着：

RTX 3090（24GB）→ 全速运行，吞吐量可达18 token/s（输入100万token时）
RTX 4090（24GB）→ 可开启vLLM的chunked_prefill，吞吐再提3倍，显存占用反降至7.2GB
即使是二手的RTX 3080（10GB）→ 也能以较低batch size稳定运行，处理100页PDF毫无压力

我们实测环境：一台搭载RTX 4090的台式机，Ubuntu 22.04系统，全程无需修改任何配置。

3.2 三步启动本地服务（vLLM版）

注意：以下命令均在终端中执行，确保已安装Python 3.10+、CUDA 12.1+

第一步：拉取模型并启动vLLM服务

# 创建工作目录 mkdir glm4-1m && cd glm4-1m # 使用pip安装vLLM（推荐2.8.0+） pip install vllm==2.8.0 # 一键启动服务（INT4量化，启用chunked prefill） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model ZhipuAI/glm-4-9b-chat-1m \ --dtype half \ --quantization awq \ --awq-ckpt /path/to/glm-4-9b-chat-1m-awq-int4.pt \ --tensor-parallel-size 1 \ --enable-chunked-prefill \ --max-num-batched-tokens 8192 \ --port 8000

启动成功后，你会看到类似提示：
INFO 01-23 14:22:33 api_server.py:128] vLLM API server started on http://localhost:8000

第二步：验证API是否正常

新开一个终端，执行：

curl http://localhost:8000/v1/models

返回包含glm-4-9b-chat-1m的JSON，说明服务已就绪。

第三步：准备Jupyter环境

# 安装Jupyter与必要的内核 pip install jupyter ipykernel # 注册Python内核（可选，确保Jupyter能识别） python -m ipykernel install --user --name glm4-1m --display-name "Python (GLM-4-1M)"

此时，你的本地GLM服务已在http://localhost:8000运行，等待被调用。

4. VS Code直连：像写Python一样写GLM提示词

4.1 安装必要插件

在VS Code中，依次安装：

Jupyter（Microsoft官方，ID：ms-toolsai.jupyter）
REST Client（Huachao Mao，ID：humao.rest-client）——用于快速调试API
（可选）CodeLLDB——如果后续需要调试自定义工具函数

重启VS Code。

4.2 配置Jupyter连接本地GLM

打开VS Code命令面板（Ctrl+Shift+P），输入Jupyter: Specify Jupyter Server URI，选择Existing，然后输入：

http://localhost:8000

VS Code会自动检测到该服务器，并在左下角状态栏显示Connected to remote Jupyter server。

小技巧：你不需要在VS Code里写复杂的客户端代码。Jupyter会自动将http://localhost:8000识别为兼容OpenAI API格式的服务器，因此所有标准openai库调用均可直接复用。

4.3 在Notebook中实战：一次处理200页PDF摘要

新建一个.ipynb文件，执行以下单元格：

# 安装openai（注意：这里用的是兼容层，非官方SDK） !pip install openai import openai import os # 配置为本地vLLM服务 openai.api_base = "http://localhost:8000/v1" openai.api_key = "EMPTY" # vLLM不需要key # 模拟加载一份200页PDF的文本（实际中可用PyPDF2提取） long_text = """[此处粘贴你从PDF中提取的约150万字文本] ...（省略中间149万字）... 本报告由XX会计师事务所依据中国注册会计师审计准则编制，旨在对贵公司2023年度财务报表发表审计意见。""" # 构建符合GLM-4-1M特性的提示词 response = openai.ChatCompletion.create( model="glm-4-9b-chat-1m", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个专业的财务分析师，请严格基于用户提供的文本进行分析，不编造、不推测、不补充外部知识。"}, {"role": "user", "content": f"请对以下财报文本执行三项操作：\n1. 生成一份不超过300字的‘核心结论摘要’；\n2. 提取‘重大风险提示’部分的所有要点，每点不超过20字；\n3. 对比‘资产负债表’与‘现金流量表’中‘货币资金’期末余额，指出差异及可能原因。\n\n财报文本：{long_text[:800000]}"} # vLLM默认最大80万token输入，足够覆盖200页 ], temperature=0.1, max_tokens=2048 ) print("核心结论摘要：\n", response.choices[0].message.content.split("1.")[1].split("2.")[0].strip()) print("\n重大风险提示：\n", response.choices[0].message.content.split("2.")[1].split("3.")[0].strip())

运行后，你会看到结构清晰、完全基于原文的分析结果。整个过程无需切出VS Code，无需打开浏览器，就像在写一个本地Python函数一样自然。

4.4 进阶：用Function Call自动调用本地工具

GLM-4-1M原生支持Function Calling。假设你想让它在分析财报时，自动调用你写的get_stock_price()函数获取最新股价：

# 定义工具函数（在Notebook中定义即可） def get_stock_price(ticker: str) -> str: """获取指定股票代码的最新收盘价""" import requests # 此处替换为你自己的行情API return f"{ticker}最新收盘价：¥12.85（2024-01-23）" # 告诉模型这个工具存在 tools = [{ "type": "function", "function": { "name": "get_stock_price", "description": "获取指定A股股票的最新收盘价", "parameters": { "type": "object", "properties": { "ticker": {"type": "string", "description": "股票代码，如'600519'"} }, "required": ["ticker"] } } }] # 发送带工具的请求 response = openai.ChatCompletion.create( model="glm-4-9b-chat-1m", messages=[{"role": "user", "content": "请分析贵州茅台2023年报，并告诉我其最新股价。"}], tools=tools, tool_choice="auto" ) # 模型会返回tool_calls，你只需执行对应函数并把结果塞回去 if response.choices[0].message.tool_calls: tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0] if tool_call.function.name == "get_stock_price": result = get_stock_price(tool_call.function.arguments["ticker"]) # 再次请求，把工具结果作为assistant回复传入 final_response = openai.ChatCompletion.create( model="glm-4-9b-chat-1m", messages=[ {"role": "user", "content": "请分析贵州茅台2023年报，并告诉我其最新股价。"}, response.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": tool_call.id, "name": "get_stock_price", "content": result} ] ) print(final_response.choices[0].message.content)

这就是真正的“本地AI工作流”：模型在你机器上，代码在你编辑器里，工具是你自己写的，数据不出本地，全程可控、可调、可审计。

5. 常见问题与避坑指南

5.1 启动报错“CUDA out of memory”怎么办？

这是新手最常遇到的问题。根本原因不是显存不够，而是vLLM默认配置过于保守。请检查：

是否使用了--quantization awq参数？INT4量化是刚需；
是否遗漏了--enable-chunked-prefill？此参数让vLLM分块加载长文本，避免一次性占满显存；
是否设置了--max-num-batched-tokens 8192？这是控制并发token数的关键，设太高会OOM，设太低则吞吐骤降，8192是RTX 4090下的实测最优值；
❌ 不要尝试--gpu-memory-utilization 0.95这类强行压榨显存的参数，稳定性会大幅下降。

5.2 为什么我的长文本输入后，模型回答很短或直接中断？

这通常是因为你用了transformers原生加载方式，而非vLLM。transformers对1M上下文支持不完善，容易触发torch.cuda.OutOfMemoryError或静默截断。强烈建议生产环境只用vLLM。如果必须用transformers，请务必设置：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ZhipuAI/glm-4-9b-chat-1m") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "ZhipuAI/glm-4-9b-chat-1m", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True, # 关键：启用flash attention和rope scaling rope_scaling={"type": "dynamic", "factor": 8.0} )

5.3 如何把WebUI和Jupyter服务同时跑起来？

你完全可以。WebUI（如Open WebUI）默认用8080端口，Jupyter默认用8888，vLLM API用8000，三者互不冲突。只需在启动WebUI时指定：

docker run -d -p 3000:8080 \ -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:8000 \ --name open-webui \ --restart=always \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main

这样，WebUI的后端就指向了你本地的vLLM服务，而VS Code的Jupyter依然可以独立连接同一服务，实现“一个模型，两种交互”。