? 智谱清言 ChatGLM 怎么用？2025 最新文本生成代码辅助全教程
智谱清言 ChatGLM 作为国内领先的大语言模型，在 2025 年迎来了重大升级，功能更加强大，使用也更加便捷。无论是文本生成还是代码辅助，它都能为用户提供高效、准确的支持。接下来，我们将从多个方面详细介绍智谱清言 ChatGLM 的使用方法。
? 准备工作
使用智谱清言 ChatGLM 之前，需要进行一些必要的准备工作。
首先，你需要注册一个智谱 AI 开放平台的账号。访问智谱 AI 开放平台（bigmodel.cn），按照提示完成注册流程。注册成功后，登录账号并获取 API keys，这是调用模型的关键凭证。
接下来，安装 Python SDK。在命令行中输入以下命令：
bash
pip install zhipuai
安装完成后，你就可以在 Python 环境中使用智谱清言 ChatGLM 的相关功能了。
此外，为了更好地使用智谱清言 ChatGLM，建议你安装 Anaconda 创建虚拟环境。在命令行中输入以下命令：
bash
conda create -n zhipuai python==3.9
conda activate zhipuai
这样可以避免不同项目之间的环境冲突，确保代码的稳定运行。
? 文本生成
智谱清言 ChatGLM 在文本生成方面表现出色，能够根据用户的输入生成高质量的文本内容。
同步调用
同步调用是最基本的调用方式，调用后即可一次性获得最终结果。以下是一个简单的 Python 代码示例：
python
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="你的 API Key")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好，你是谁？"}
]
)
print(response.choices[].message.content)
在这个示例中，我们创建了一个 ZhipuAI 客户端实例，并调用 chat.completions.create 方法发送请求。模型会根据用户的问题 “你好，你是谁？” 生成相应的回答。
异步调用
异步调用适用于需要长时间处理的任务，调用后会立即返回一个任务 ID，然后用任务 ID 查询调用结果。以下是异步调用的代码示例：
python
from zhipuai import ZhipuAI
import time
client = ZhipuAI(api_key="你的 API Key")
response = client.chat.asyncCompletions.create(
model="glm-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "请你作为童话故事大王，写一篇短篇童话故事，故事的主题是要永远保持一颗善良的心，要能够激发儿童的学习兴趣和想象力，同时也能够帮助儿童更好地理解和接受故事中所蕴含的道理和价值观。"}
]
)
task_id = response.id
print(f"Task ID: {task_id}")
time.sleep() # 等待 30 秒
result = client.chat.asyncCompletions.retrieve_completion_result(task_id)
print(result)
在这个示例中，我们首先获取任务 ID，然后等待一段时间后查询结果。由于模型处理需要一定的时间，因此需要设置适当的等待时间。
SSE 调用
SSE 调用可以流式的实时获取到结果直到结束，适用于需要实时显示结果的场景。以下是 SSE 调用的代码示例：
python
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="你的 API Key")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好！你叫什么名字"}
],
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[].delta)
在这个示例中，我们通过设置 stream=True 参数来启用流式响应。模型会逐段返回结果，你可以在循环中实时处理这些结果。
? 代码辅助
智谱清言 ChatGLM 在代码辅助方面也有很强的能力，能够帮助开发者提高代码编写效率。
代码生成
智谱清言 ChatGLM 可以根据用户的描述生成相应的代码。例如，用户可以输入 “写一个 Python 函数，实现冒泡排序算法”，模型会生成相应的代码。
代码解释
如果用户对已有的代码不理解，可以将代码输入给智谱清言 ChatGLM，模型会对代码进行解释。例如，用户输入一段 Python 代码，模型会解释代码的功能、实现原理等。
代码调试
智谱清言 ChatGLM 还可以帮助开发者调试代码。如果代码中存在语法错误或逻辑错误，用户可以将代码输入给模型，模型会指出错误所在并提供修改建议。
?️ 模型部署
如果你需要在本地部署智谱清言 ChatGLM，可以按照以下步骤进行。
下载模型
访问智谱 AI 官方网站，下载适合你硬件配置的模型文件。例如，如果你使用的是 GPU，可以下载支持 GPU 加速的模型。
安装依赖
在本地环境中安装模型所需的依赖库。具体的依赖库可以在模型的文档中找到。
加载模型
使用 Python 代码加载模型，并进行相应的配置。以下是一个简单的代码示例：
python
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).float()
在这个示例中，我们使用 transformers 库加载了 ChatGLM-6B 模型。
运行模型
加载模型后，你就可以使用模型进行推理了。以下是一个简单的推理示例：
python
response = model.generate("你好，你是谁？")
print(response)
在这个示例中，我们使用模型生成了对用户问题的回答。
? 应用场景
智谱清言 ChatGLM 可以应用于多个领域，以下是一些常见的应用场景。
教育领域
智谱清言 ChatGLM 可以作为智能辅导工具，帮助学生解答问题、提供学习建议等。例如，学生可以输入数学问题，模型会提供详细的解答过程。
金融领域
在金融领域，智谱清言 ChatGLM 可以用于风险评估、投资建议等。例如，模型可以分析金融数据，预测市场趋势，为投资者提供决策支持。
医疗领域
在医疗领域，智谱清言 ChatGLM 可以用于辅助诊断、药物研发等。例如，模型可以分析医疗影像数据，帮助医生做出更准确的诊断。
内容创作领域
智谱清言 ChatGLM 可以用于创作各种类型的内容，如新闻、小说、诗歌等。例如，用户可以输入一个主题，模型会生成相应的内容。
⚠️ 注意事项
在使用智谱清言 ChatGLM 时，需要注意以下事项。
API 调用限制
智谱 AI 开放平台对 API 调用有一定的限制，包括调用频率、调用次数等。在使用 API 时，需要遵守平台的相关规定。
数据隐私保护
智谱清言 ChatGLM 会收集用户的输入数据，因此需要注意数据隐私保护。在使用模型时，不要输入敏感信息，如个人身份信息、财务信息等。
模型性能优化
为了获得更好的性能，建议在使用智谱清言 ChatGLM 时，根据实际需求进行模型性能优化。例如，可以调整模型的参数、使用 GPU 加速等。
模型更新
智谱清言 ChatGLM 会不断更新，以提供更好的性能和功能。在使用模型时，建议及时更新模型，以获取最新的功能和优化。
? 总结
智谱清言 ChatGLM 是一款功能强大的大语言模型，在文本生成、代码辅助、模型部署等方面都有出色的表现。通过本文的介绍，相信你已经对智谱清言 ChatGLM 的使用方法有了一定的了解。在实际使用中，你可以根据自己的需求选择合适的调用方式和应用场景，充分发挥模型的优势。
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