ChatGLM3-6B-128K部署教程：Ollama+Docker容器化生产环境部署指南-开发者社区

ChatGLM3-6B-128K部署教程：Ollama+Docker容器化生产环境部署指南

1. 为什么选择ChatGLM3-6B-128K？

在当前大模型应用快速落地的背景下，长文本处理能力正成为实际业务中的关键瓶颈。很多用户反馈：合同审查要读百页PDF、技术文档分析需跨多个章节、客服日志归因涉及数万字对话记录——这些场景下，普通8K上下文模型往往“记不住开头、理不清逻辑、答不准细节”。

ChatGLM3-6B-128K正是为解决这类问题而生。它不是简单拉长位置编码的“伪长文本”模型，而是从训练方法到推理机制都做了系统性升级：

真实支持128K上下文：通过改进的RoPE位置编码与分块注意力机制，在保持推理效率的同时，让模型真正“看全”整篇长文档；
长文本专项训练：在对话阶段就使用128K长度上下文进行强化训练，而非仅靠推理时的外推；
零额外学习成本：接口完全兼容ChatGLM3-6B，你现有的提示词、工具调用逻辑、Agent流程无需修改即可直接迁移；
轻量可部署：6B参数量，显存占用低，单张24G显卡即可流畅运行，适合中小团队私有化部署。

如果你日常处理的文本基本在8K以内（比如写周报、回邮件、做知识问答），ChatGLM3-6B已足够；但一旦涉及法律文书、研发设计文档、多轮复杂对话摘要等场景，ChatGLM3-6B-128K就是更稳妥的选择。

2. 为什么用Ollama+Docker组合部署？

很多开发者尝试过HuggingFace Transformers原生部署，结果常遇到三类问题：环境依赖混乱、GPU显存占用不可控、服务启停不规范、多模型切换麻烦。而Ollama+Docker的组合，恰恰是为解决这些“工程落地最后一公里”而设计的：

Ollama负责模型层抽象：自动处理模型下载、量化、加载、推理API封装，一行命令即可拉起服务；
Docker负责运行时隔离：确保GPU资源独占、依赖干净、版本可控，避免“在我机器上能跑”的尴尬；
二者结合即开即用：无需手动配置transformers、accelerate、vLLM等库，也不用写Flask/FastAPI服务胶水代码；
天然适配生产环境：支持健康检查、日志采集、资源限制、滚动更新，可直接接入K8s或传统运维体系。

这不是玩具级方案，而是已在多个企业内部知识库、智能客服中稳定运行半年以上的生产实践路径。

3. 环境准备与一键部署

3.1 基础环境要求

请确认你的服务器满足以下最低配置：

操作系统：Ubuntu 22.04 LTS（推荐）或 CentOS 7.9+（需启用epel源）
GPU：NVIDIA显卡（A10/A100/RTX 3090/4090均可），驱动版本 ≥ 525.60.13
显存：≥ 24GB（FP16推理）；若启用4-bit量化，12GB亦可运行（速度略降）
CPU：≥ 8核，内存 ≥ 32GB
存储：预留 ≥ 15GB空间（含模型权重、缓存、日志）

注意：Ollama官方不支持Windows子系统WSL部署GPU加速，如需在Windows开发，请使用物理Linux服务器或云主机。

3.2 安装Ollama与NVIDIA Container Toolkit

在终端中依次执行以下命令（以Ubuntu为例）：

# 安装Ollama（自动适配CUDA） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 安装NVIDIA Container Toolkit（使Docker可调用GPU） curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/ubuntu22.04/libnvidia-container.list | sed 's/+not+default//g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker

验证安装是否成功：

ollama --version # 应输出类似 ollama version 0.3.10 nvidia-smi # 确认GPU可见 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # 确认Docker可调用GPU

3.3 拉取并运行ChatGLM3-6B-128K模型

Ollama社区已将EntropyYue/chatglm3镜像适配为128K版本。我们不使用默认的chatglm3:6b（该版本为8K上下文），而是明确指定长文本增强版：

# 拉取128K优化版模型（约12.3GB，首次需较长时间） ollama pull entropy-yue/chatglm3:6b-128k # 启动服务（绑定本地11434端口，后台运行） ollama serve & # 或更推荐的方式：使用Docker容器化启动（资源更可控） docker run -d \ --gpus all \ --name chatglm3-128k \ -p 11434:11434 \ -v ~/.ollama:/root/.ollama \ --restart unless-stopped \ -e OLLAMA_NO_CUDA=0 \ --shm-size=8g \ ghcr.io/ollama/ollama:latest

等待约2–3分钟，模型完成加载后，可通过以下命令确认服务状态：

curl http://localhost:11434/api/tags # 返回JSON中应包含： # { "name": "entropy-yue/chatglm3:6b-128k", "model": "entropy-yue/chatglm3:6b-128k", "size": 13192... }

此时，模型已作为标准Ollama API服务就绪，支持OpenAI兼容接口。

4. 快速验证与基础推理测试

4.1 使用curl进行最简推理测试

新建一个test_prompt.json文件，内容如下（模拟长文档摘要场景）：

{ "model": "entropy-yue/chatglm3:6b-128k", "prompt": "请阅读以下技术文档摘要，并用3句话总结其核心创新点。文档：\n\n【文档开始】\n本专利提出一种基于动态稀疏注意力的长序列建模方法。传统Transformer在处理超长序列时面临O(n²)计算复杂度瓶颈……（此处省略约5000字技术描述）……实验表明，在128K长度文本上，本方法相较标准RoPE提速2.3倍，且BLEU-4指标提升1.8分。\n【文档结束】", "stream": false, "options": { "num_ctx": 131072, "temperature": 0.3, "top_p": 0.9 } }

执行请求：

curl http://localhost:11434/api/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d @test_prompt.json

你将看到结构化JSON响应，其中response字段即为模型生成的摘要。首次响应可能需8–12秒（含模型加载），后续请求通常在1.5–3秒内返回。

4.2 使用Python SDK进行交互式测试

安装Ollama Python客户端：

pip install ollama

编写测试脚本chat_test.py：

import ollama # 连接本地Ollama服务 client = ollama.Client(host='http://localhost:11434') # 发送多轮对话（验证128K上下文记忆能力） messages = [ { 'role': 'user', 'content': '请记住以下三段信息：\n1. 公司A成立于2015年，主营AI芯片设计；\n2. 公司B成立于2018年，专注边缘AI推理框架；\n3. 公司C成立于2020年，提供大模型私有化部署服务。' }, { 'role': 'assistant', 'content': '已记住公司A、B、C的成立年份与主营业务。' }, { 'role': 'user', 'content': '这三家公司中，哪一家成立最早？它的主营业务是什么？' } ] # 关键：显式设置上下文长度上限 response = client.chat( model='entropy-yue/chatglm3:6b-128k', messages=messages, options={ 'num_ctx': 131072, # 强制启用128K上下文 'num_predict': 512, # 限制生成长度，防失控 'temperature': 0.2 # 降低随机性，提升事实一致性 } ) print("模型回答：", response['message']['content']) # 预期输出：公司A成立最早，它的主营业务是AI芯片设计。

运行脚本，观察模型是否能准确关联远距离信息——这是检验128K能力的最朴素方式。

5. 生产环境进阶配置

5.1 资源限制与稳定性保障

默认Ollama不限制显存使用，可能导致OOM崩溃。建议在Docker启动时加入显存约束：

docker run -d \ --gpus '"device=0,1"' \ # 指定使用第0、1号GPU（如双卡） --name chatglm3-128k-prod \ -p 11434:11434 \ -v ~/.ollama:/root/.ollama \ --memory=32g \ --memory-swap=32g \ --cpus=6 \ --shm-size=8g \ --restart=unless-stopped \ -e OLLAMA_NUM_GPU=2 \ -e OLLAMA_GPU_LAYERS=45 \ # 将前45层卸载至GPU（根据显存调整） ghcr.io/ollama/ollama:latest

GPU层数建议：24G显卡设为40–45层；48G显卡可设为50–55层。层数越高，CPU计算越少，但显存占用越大。可通过nvidia-smi实时观察显存使用率调整。

5.2 反向代理与HTTPS支持（Nginx示例）

为对外提供安全API，建议前置Nginx反向代理。配置/etc/nginx/conf.d/chatglm3.conf：

upstream chatglm3_backend { server 127.0.0.1:11434; } server { listen 443 ssl http2; server_name api.yourdomain.com; ssl_certificate /path/to/fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/privkey.pem; location /api/ { proxy_pass http://chatglm3_backend/; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 重要：允许长请求体（128K上下文需传输大文本） client_max_body_size 128m; proxy_read_timeout 300; proxy_send_timeout 300; } location / { return 404; } }

重载Nginx后，即可通过https://api.yourdomain.com/api/generate调用服务，前端应用无需感知底层部署细节。

5.3 日志监控与异常捕获

Ollama默认日志较简略。建议启用详细日志并接入ELK或Loki：

# 启动时添加日志参数 docker run -d \ --name chatglm3-128k-logging \ -e OLLAMA_LOG_LEVEL=debug \ -v /var/log/ollama:/root/.ollama/logs \ ...

同时，在Python调用中加入重试与超时：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential import ollama @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)) def robust_chat(model, messages): try: return ollama.chat( model=model, messages=messages, options={'num_ctx': 131072, 'timeout': 120} ) except Exception as e: print(f"请求失败，重试中... 错误：{e}") raise # 使用 resp = robust_chat('entropy-yue/chatglm3:6b-128k', messages)

6. 常见问题与实战避坑指南

6.1 “Context length exceeded”错误怎么解？

这是最常遇到的问题。根本原因不是模型不支持128K，而是Ollama默认只分配8K上下文窗口。必须在每次请求中显式声明：

正确做法（API调用中）：

{ "options": { "num_ctx": 131072 } }

正确做法（Python SDK）：

client.chat(model='...', options={'num_ctx': 131072})

❌ 错误做法：只改模型名不加num_ctx，或设为128000（必须是2的幂，如131072）。

6.2 推理速度慢？试试这三种优化

问题现象	根本原因	解决方案
首次响应超20秒	模型未预热，权重从磁盘加载	启动后立即发送一条空请求`curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -d '{"model":"entropy-yue/chatglm3:6b-128k","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'`
持续响应>5秒	GPU层数不足，大量计算在CPU执行	检查`nvidia-smi`，若GPU利用率<30%，增大`OLLAMA_GPU_LAYERS`值
批量请求吞吐低	默认单线程处理	启动Ollama时加参数`-e OLLAMA_NUM_PARALLEL=4`（需Ollama ≥ 0.3.8）

6.3 如何验证128K能力是否真正生效？

不要只信文档，用这个实测脚本：

def test_context_capacity(): # 构造一个刚好120K字符的文本（用重复短句模拟） filler = "这是测试长上下文的一句话。" * 10000 # 约120K字符 prompt = f"请统计以下文本中'测试'一词出现的次数：{filler}" start = time.time() resp = client.generate( model='entropy-yue/chatglm3:6b-128k', prompt=prompt, options={'num_ctx': 131072} ) end = time.time() print(f"输入长度：{len(prompt)} 字符") print(f"耗时：{end-start:.2f} 秒") print(f"模型返回：{resp['response'][:100]}...") test_context_capacity()

若输入长度显示≈120000且成功返回计数结果，说明128K通道已打通。

7. 总结：从能跑到稳跑，再到敢用

部署ChatGLM3-6B-128K，本质不是技术炫技，而是为了解决真实业务中“文本太长、模型记不住”的痛点。本文带你走完了完整闭环：

选对模型：明确128K不是噱头，而是训练、编码、推理全链路支持；
搭对环境：Ollama屏蔽了模型加载复杂度，Docker锁定了运行时确定性；
验得清楚：用真实长文本、多轮记忆、资源监控三重验证，拒绝“看起来能跑”；
护得周全：从GPU层数调优、反向代理、日志重试，覆盖生产环境刚需。

下一步，你可以将这个服务接入企业知识库RAG系统，或嵌入客服工单自动摘要流程，甚至作为Agent的长期记忆中枢。它已经准备好，就等你定义下一个长文本战场。

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ChatGLM3-6B-128K部署教程：Ollama+Docker容器化生产环境部署指南