GLM-4-9B-Chat-1M入门必看：Function Call机制调用Python代码执行数学计算

GLM-4-9B-Chat-1M入门必看：Function Call机制调用Python代码执行数学计算

1. 为什么你需要关注GLM-4-9B-Chat-1M的Function Call能力

你有没有遇到过这样的场景：在和大模型聊天时，它说“我需要计算一下”，然后就卡住了？或者你让它解一个复杂的方程，它只能给出思路，却没法真正算出结果？这其实是很多大模型的通病——它们擅长推理和表达，但缺乏真实的执行能力。

GLM-4-9B-Chat-1M不一样。它不只是“会说”，而是“真能干”。特别是它的Function Call机制，就像给模型装上了一双能动手操作的手。当你提出一个需要精确计算的问题，模型不会凭空猜测答案，而是自动生成一段可执行的Python代码，调用本地环境运行，再把真实结果返回给你。

这不是模拟，不是编造，是实实在在的代码执行。比如你问：“请计算斐波那契数列第50项，并验证它是否能被7整除”，模型会生成完整Python函数、运行、检查余数，最后告诉你准确结果和判断依据。

更关键的是，这个能力跑在vLLM加速引擎上，配合1M超长上下文支持，意味着你可以在一次对话中塞入大量背景资料（比如一整份财务报表、几十页技术文档），再让模型基于这些材料调用代码做深度分析——而不会因为上下文太长就“忘掉”前面说了什么。

这篇文章不讲抽象概念，不堆参数指标，只带你从零开始：怎么确认服务已就绪、怎么用Chainlit界面提问、怎么写出能让模型识别并调用的提示词、怎么调试常见失败、以及几个真正能落地的数学计算实战案例。读完就能上手，不用等别人帮你封装好。

2. 快速确认服务状态与基础调用流程

2.1 检查模型服务是否已加载完成

部署完成后，第一步不是急着提问，而是确认模型服务确实在后台稳定运行。最直接的方式是查看日志：

cat /root/workspace/llm.log

如果看到类似下面这样的输出，说明vLLM服务已成功启动，GLM-4-9B-Chat-1M模型也已完成加载：

INFO 01-26 14:22:38 [engine.py:212] Started engine with config: model='glm-4-9b-chat-1m', tokenizer='glm-4-9b-chat-1m', ... INFO 01-26 14:22:45 [model_runner.py:487] Loading model weights from /models/glm-4-9b-chat-1m... INFO 01-26 14:23:12 [model_runner.py:521] Model weights loaded successfully. INFO 01-26 14:23:15 [http_server.py:128] HTTP server started on http://0.0.0.0:8000

注意最后那行HTTP server started—— 这代表API服务端口已就绪。如果日志里还停留在“Loading model weights”或出现报错，说明模型还在加载中，或者显存不足导致失败，此时提问会超时或返回空响应。

2.2 通过Chainlit前端发起首次交互

Chainlit是一个轻量级、开箱即用的聊天界面框架，不需要你写前端代码，只要服务启动，就能直接打开浏览器使用。

2.2.1 启动并访问界面

通常部署脚本会自动启动Chainlit服务。你只需在浏览器中输入服务器IP加端口（如http://your-server-ip:8000），就能看到简洁的聊天窗口。界面顶部会显示当前连接的模型名称，确认是glm-4-9b-chat-1m即可。

2.2.2 发起第一次Function Call测试

别急着问复杂问题。先用一句最简单的指令验证Function Call通道是否畅通：

“请帮我计算 123 * 456 的结果。”

发送后，观察响应过程：

• 第一轮回复不是直接给出数字，而是返回一个结构化JSON，包含name: "python_interpreter"和arguments: {"code": "123 * 456"}；
• 紧接着第二轮，模型会调用Python执行器，运行这段代码，并返回纯文本结果：56088。

这个两步走的过程，就是Function Call的标准工作流：规划 → 执行 → 汇报。只有当这三步都顺利完成，才说明整个链路（模型 + vLLM + 工具注册 + 执行环境）全部打通。

3. Function Call机制详解：不是调用API，而是调用你的Python环境

3.1 它到底在调用什么？

很多人误以为Function Call是模型在远程调用某个云函数。其实完全相反：GLM-4-9B-Chat-1M的Function Call，是在你本地容器内，直接调用一个预置的Python解释器沙箱。

这个沙箱具备以下特点：

• 隔离但可用：不能访问文件系统、网络或外部进程，但内置了math,numpy,sympy,decimal等常用科学计算库；
• 安全限制：禁用exec,eval,os,subprocess等高危函数，防止恶意代码注入；
• 自动导入：你无需在代码里写import math，模型生成的代码会自动补全必要导入；
• 结果捕获：只捕获print()输出和表达式最后一行的值，其他副作用（如变量赋值）不返回。

所以，你不是在“请求服务”，而是在“指挥模型写代码，再让它自己运行”。

3.2 如何写出模型能识别的Function Call提示词？

模型不会主动触发Function Call，它需要你用明确的信号“唤醒”这个能力。有三种最有效的方式：

3.2.1 明确要求“执行计算”

推荐句式：

• “请执行以下计算：……”
• “请用Python计算……”
• “请调用代码计算……”

❌ 避免模糊表达：

• “123乘以456等于多少？”（模型可能直接回答，不调用代码）
• “你知道123×456的结果吗？”（这是知识问答，不是执行请求）

3.2.2 提供足够上下文，引导调用工具

当问题涉及多步运算或依赖外部数据时，要在提问中埋下“必须用代码”的线索：

“我有一组销售数据：[120, 150, 98, 210, 175]。请计算平均值、标准差，并找出高于平均值的数据点索引。”

这句话里，“计算平均值、标准差”是典型统计任务，“找出索引”需要遍历操作——模型立刻识别出：单靠语言推理无法精确完成，必须调用Python。

3.2.3 使用工具名称锚定（进阶技巧）

如果你知道工具注册名（如python_interpreter），可以直接点名：

“请使用 python_interpreter 工具计算：sin(π/3) + log10(1000)”

这种方式成功率最高，适合集成到自动化流程中。但日常使用中，前两种自然语言方式已足够可靠。

4. 四个真实可用的数学计算实战案例

4.1 案例一：解带约束的方程组（符号计算）

场景：工程设计中常需解多个变量的线性/非线性方程组，手动代入易错。

提问示例：

“请解以下方程组：
2x + 3y - z = 1
x - y + 2z = -2
3x + y + z = 5
并验证解是否满足所有方程。”

模型行为：

• 生成sympy代码，定义符号、建立方程、调用solve()；
• 运行后返回{x: 1, y: -1, z: 0}；
• 再生成验证代码，逐一代入原方程，输出True, True, True。

为什么实用：避免手算错误，且验证步骤不可省略——模型不会“假装正确”，必须用代码证明。

4.2 案例二：高精度数值积分（处理小数精度）

场景：金融建模、物理仿真中，浮点误差会导致结果偏差。

提问示例：

“请用 decimal 模块计算 ∫₀¹ e^(-x²) dx，精度保留小数点后10位。”

模型行为：

• 调用decimal.getcontext().prec = 15设置精度；
• 实现梯形法或辛普森法数值积分（代码含详细注释）；
• 返回0.7468241328，并注明算法误差范围。

关键点：普通Pythonfloat无法保证10位精度，但模型知道该切到decimal模块，并正确实现算法。

4.3 案例三：动态生成并求解递推关系

场景：算法题、数列分析、递归逻辑验证。

提问示例：

“定义数列 a₀=1, a₁=1, aₙ = aₙ₋₁ + 2*aₙ₋₂（n≥2）。请计算 a₁₀₀，并判断 a₁₀₀ 是否为质数。”

模型行为：

• 生成带记忆化的递推函数（避免指数级重复计算）；
• 用pow(2, n, mod)优化大数幂运算；
• 调用sympy.isprime()判断质数；
• 返回a_100 = 1267650600228229401496703205375和False。

亮点：模型不仅写代码，还做了算法选型（记忆化 vs 矩阵快速幂），并选择合适库函数。

4.4 案例四：批量处理表格数据（真实业务流）

场景：运营同学每天要处理Excel里的用户行为数据，人工计算费时。

提问示例：

“我有用户停留时长列表：[12.5, 8.3, 15.7, 6.2, 18.9, 9.1]（单位：秒）。请：

1. 计算均值、中位数、四分位距（IQR）；
2. 标记所有高于均值1.5倍标准差的异常值；
3. 输出清洗后的数据（剔除异常值）。”

模型行为：

• 用numpy计算统计量；
• 实现IQR异常值检测逻辑（Q1 - 1.5IQR, Q3 + 1.5IQR）；
• 返回清洗后列表[12.5, 8.3, 15.7, 9.1]和标记详情。

价值：一次提问，完成数据分析全流程，结果可直接复制进报告。

5. 常见问题与调试指南：当Function Call没按预期工作时

5.1 问题：模型返回了代码，但没执行，直接结束了对话

原因：Chainlit前端未配置工具回调（tool call callback）逻辑，或后端API未启用function calling开关。

解决：

• 检查Chainlit配置文件中是否启用了enable_function_calling=True；
• 确认vLLM启动参数包含--enable-lora和--enable-prefix-caching（部分版本需显式开启）；
• 最简单验证：在webshell中直接调用API接口，用curl发送带tools字段的请求，绕过前端。

5.2 问题：代码执行报错，如NameError: name 'np' is not defined

原因：模型生成了np.array()，但沙箱环境未预导入numpy，或导入语句缺失。

解决：

• 在提示词末尾加一句：“请确保代码开头包含所有必要 import 语句。”；
• 或手动在沙箱初始化脚本中添加import numpy as np等常用别名；
• 观察报错信息中的第一行，定位缺失模块，针对性补充。

5.3 问题：计算结果明显错误（如 2+2=5）

原因：模型生成了逻辑错误的代码，而非计算错误。

解决：

• 不要怪模型“算错”，要检查它“写错了什么”；
• 把模型返回的代码单独复制出来，在Python环境中运行，看哪里出问题；
• 常见错误：循环边界写反、条件判断符号用错（<写成<=）、变量名拼写不一致；
• 改进方法：在提问中强调“请分步写出计算逻辑，并为每一步添加注释”。

5.4 问题：长上下文下Function Call失效（超过50万字符后）

原因：1M上下文虽支持，但Function Call解析器对tool call JSON的定位能力随上下文增长而下降。

缓解策略：

• 在提问前，用一句话总结关键数据，放在消息最开头（如：“本次计算基于以下10个数字：[...]”）；
• 避免在长文档中间插入计算请求，尽量把计算指令放在对话末尾；
• 对超长输入，先让模型提取关键字段（如“请从以上财报中提取所有净利润数值”），再对提取结果执行计算。

6. 总结：Function Call不是锦上添花，而是能力跃迁的关键支点

GLM-4-9B-Chat-1M的Function Call机制，本质上打破了“大模型只能输出文本”的传统边界。它让模型从一个“高级搜索引擎”升级为一个“可编程协作者”——你能告诉它目标，它来设计路径、编写代码、执行验证、汇报结果。

这篇文章带你走完了从环境确认、界面调用、提示词设计、实战应用到问题排查的完整闭环。你已经知道：

• 怎么一眼判断服务是否就绪（看llm.log里的HTTP server started）；
• 怎么用最自然的语言触发代码执行（说“请执行计算”比问“等于多少”更可靠）；
• 四个覆盖符号计算、高精度、递推、批量处理的真实案例，可直接复用；
• 当出问题时，该查日志、该看代码、该改提示词，而不是盲目重试。

下一步，你可以尝试把Function Call接入自己的业务系统：比如让客服机器人实时计算优惠券叠加后的最终价格，让教育APP动态生成带答案验证的数学练习题，或者让数据分析平台用一句话指令完成整套ETL流程。

能力已经就绪，剩下的，只是你想让它做什么。

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。