news 2026/2/7 9:06:55

手把手教你搞定GLM-4-9B部署:让AI助手在本地跑起来!

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
手把手教你搞定GLM-4-9B部署:让AI助手在本地跑起来!

想要拥有一个属于自己的智能助手吗?GLM-4-9B这个强大的语言模型现在可以在你的电脑上运行了!它不仅能陪你聊天,还能帮你写代码、分析问题,就像一个24小时在线的贴心助手。今天我就带你一步步完成这个本地AI部署过程,让技术小白也能轻松上手。

【免费下载链接】glm-4-9b项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b

🚀 准备工作:搭建AI的"小窝"

在开始GLM-4-9B大模型配置之前,我们需要为它准备一个舒适的环境:

硬件需求就像给AI找个家

  • 内存要够大:至少32GB,就像给AI准备一个宽敞的房间
  • 显卡要够强:推荐RTX 4090这样的高性能显卡,24GB显存起步
  • 存储要够快:SSD硬盘能让模型加载速度飞起来

软件环境配置超简单

  • 操作系统:Ubuntu或者Windows都可以
  • Python环境:建议使用3.10版本
  • 依赖安装:几行命令就能搞定

📦 获取模型:请AI"入住"

模型文件就像是AI的大脑,我们需要先把它"请"到本地:

git clone https://gitcode.com/zai-org/glm-4-9b

下载完成后,你会看到一系列文件,其中最重要的是那些以.safetensors结尾的模型权重文件。这些文件共同构成了GLM-4-9B的完整能力。

🎯 启动运行:和AI面对面交流

一切就绪后,启动对话系统就像打开一个聊天窗口:

python 你的启动脚本.py

看到"模型加载完成"的提示后,就可以开始和AI聊天了!试试问它:

  • "帮我写一个Python函数来计算斐波那契数列"
  • "解释一下什么是机器学习"
  • "给我讲个笑话"

⚡ 性能调优:让AI跑得更快

如果你的电脑配置不是特别高,别担心!我们可以通过一些技巧来优化:

内存优化小贴士

  • 关闭不必要的应用程序,为AI腾出更多内存空间
  • 如果显存不够,可以尝试使用量化技术减少内存占用
  • 调整生成参数,在速度和质量之间找到平衡点

🛡️ 日常使用:让AI成为你的得力助手

GLM-4-9B部署完成后,你可以在这些场景中使用它:

学习伙伴

  • 帮你理解复杂概念
  • 解答编程问题
  • 协助写作业和论文

工作助手

  • 生成报告和文档
  • 分析数据和信息
  • 提供创意和灵感

💡 实用技巧:玩转你的AI助手

  • 多轮对话:像和朋友聊天一样,可以连续提问
  • 代码生成:描述需求,AI帮你写出代码
  • 内容创作:写文章、诗歌、剧本都不在话下

🔧 故障排除:遇到问题怎么办

如果在GLM-4-9B部署过程中遇到问题:

  • 模型加载失败:检查文件路径是否正确
  • 显存不足:尝试使用更小的批次大小
  • 响应缓慢:检查CPU和内存使用情况

记住,第一次启动可能需要几分钟时间加载模型,这是正常的。一旦加载完成,后续的对话就会非常流畅了!

现在,你已经掌握了GLM-4-9B本地部署的全部要领。赶紧动手试试,让你的电脑变身智能助手吧!🎉

【免费下载链接】glm-4-9b项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/glm-4-9b

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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