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GLM-4.6V-Flash-WEB新手入门：Jupyter中运行示例代码教程

智谱最新开源，视觉大模型。

1. 引言

1.1 学习目标

本文旨在为初学者提供一份完整、可操作的GLM-4.6V-Flash-WEB入门指南，帮助你在Jupyter环境中快速部署并运行该视觉大模型的示例代码。通过本教程，你将掌握：

• 如何部署GLM-4.6V-Flash-WEB镜像
• 在Jupyter中执行推理脚本的核心流程
• 使用网页端与API双模式进行图像理解任务
• 常见问题排查与优化建议

无论你是AI开发者、研究人员还是技术爱好者，都能通过本文实现“从零到第一次推理”的完整闭环。

1.2 前置知识

为确保顺利学习，请确认你具备以下基础：

• 基础Linux命令使用能力（如cd、ls、chmod）
• Python编程基础（了解函数调用和模块导入）
• Jupyter Notebook的基本操作经验
• 对大模型和多模态任务有初步认知

无需深度学习背景或GPU驱动配置经验，所有环境均已预装在镜像中。

1.3 教程价值

本教程基于真实部署场景设计，强调可复现性与工程实用性。不同于官方文档的碎片化说明，我们整合了部署、调试、运行全流程，并针对新手常见卡点提供解决方案，真正实现“一键启动→立即体验”。

2. 环境准备与镜像部署

2.1 获取并部署镜像

GLM-4.6V-Flash-WEB已发布为标准化Docker镜像，支持主流云平台一键部署。推荐使用具备单张GPU（至少8GB显存）的实例。

部署步骤如下：

1. 登录你的云服务控制台（如阿里云、腾讯云、AutoDL等）
2. 搜索镜像市场或自定义镜像库，输入关键词GLM-4.6V-Flash-WEB
3. 选择最新版本镜像（建议v1.0.2及以上）
4. 配置实例规格：GPU类型建议NVIDIA RTX 3090/4090或A10G，内存≥16GB
5. 启动实例并等待初始化完成（约3-5分钟）

✅提示：该镜像内置CUDA、PyTorch、Transformers等依赖，无需手动安装。

2.2 访问Jupyter环境

镜像启动后，默认开启Jupyter Lab服务，可通过浏览器访问：

http://<你的实例IP>:8888

首次访问需输入Token（可在实例日志中查看），或使用预设密码登录。

进入后，你会看到文件目录结构如下：

/root/ ├── 1键推理.sh ├── examples/ │ ├── image_captioning.ipynb │ ├── vqa_demo.py │ └── web_server.py ├── models/ └── requirements.txt

3. 运行示例代码：三步完成首次推理

3.1 执行一键推理脚本

在/root目录下找到名为1键推理.sh的脚本文件，这是专为新手设计的自动化启动工具。

操作步骤：

1. 右键点击1键推理.sh→ “Open with Text Editor” 查看内容
2. 确认权限可执行：终端运行chmod +x 1键推理.sh
3. 终端执行命令：

./1键推理.sh

该脚本将自动完成以下动作：

• 检查GPU驱动与CUDA状态
• 加载GLM-4.6V-Flash模型权重
• 启动本地Web推理服务（端口7860）
• 输出测试图片路径与示例代码位置

执行成功后，终端会显示：

✅ GLM-4.6V-Flash模型加载完成！ 🌐 Web推理界面已启动：http://0.0.0.0:7860 📁 示例Notebook路径：/root/examples/image_captioning.ipynb

3.2 在Jupyter中运行图像描述生成

打开/root/examples/image_captioning.ipynb，这是一个完整的图像字幕生成示例。

核心代码解析

from glm_vision import GLMVisualModel # 初始化模型 model = GLMVisualModel.from_pretrained("glm-4.6v-flash") # 加载测试图像 image_path = "test_images/cat_dog.jpg" result = model.generate( image=image_path, prompt="请描述这张图片的内容。", max_tokens=100 ) print("生成结果：", result["text"])

逐行说明：

• 第1行：导入智谱封装的视觉接口模块
• 第4行：从本地加载预训练模型（权重已内置）
• 第7行：指定待分析图像路径
• 第8–10行：调用generate方法，传入图像与提示词，限制输出长度
• 第12行：打印模型返回的自然语言描述

运行结果示例

假设输入一张包含猫和狗玩耍的图片，输出可能为：

生成结果： 图片中有一只橘色的猫和一只棕色的狗在草地上玩耍，阳光明媚，背景是花园。

这表明模型成功完成了视觉理解与语言生成的联合推理。

3.3 切换至网页端进行交互式推理

返回实例控制台，点击“网页推理”按钮，或直接访问：

http://<你的IP>:7860

你将看到GLM-4.6V-Flash-WEB的图形化界面，功能包括：

• 图像上传区域
• 多轮对话输入框
• 模型参数调节滑块（temperature、top_p等）
• 实时响应展示区

使用流程：

1. 拖拽上传任意图像
2. 输入问题，例如：“图中有几个动物？”
3. 点击“发送”，等待1–3秒获得回答

💡优势对比：相比Jupyter脚本，网页端更适合快速验证、演示和非编程用户使用。

4. API调用方式：集成到自有系统

除了交互式使用，GLM-4.6V-Flash-WEB还支持HTTP API调用，便于集成到其他应用。

4.1 API服务启动

确保Web服务已运行（即执行过1键推理.sh），其底层基于FastAPI构建。

默认API地址：

POST http://localhost:7860/v1/chat/completions

4.2 调用示例（Python）

import requests import base64 # 编码图像 with open("test.jpg", "rb") as f: image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode() data = { "model": "glm-4.6v-flash", "messages": [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "请描述这张图片"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}} ] } ], "max_tokens": 100 } response = requests.post("http://localhost:7860/v1/chat/completions", json=data) print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

关键字段说明：

• content支持文本+图像URL混合输入
• 图像以Base64编码嵌入Data URI Scheme
• 返回标准OpenAI兼容格式，便于迁移现有系统

5. 常见问题与优化建议

5.1 典型问题排查

5.2 性能优化技巧

• 启用半精度推理：在generate()中添加dtype=torch.float16，节省显存并提升速度
• 批量处理图像：使用batch_size>1参数提高吞吐量（适用于服务器场景）
• 关闭不必要的服务：若仅用API，可禁用Jupyter以释放资源

5.3 自定义扩展建议

• 将模型封装为微服务，接入企业知识库
• 结合OCR模块实现图文混合问答
• 添加语音合成接口，打造多模态交互机器人

6. 总结

6.1 核心收获回顾

通过本教程，我们系统地完成了GLM-4.6V-Flash-WEB的部署与使用全流程：

• 部署镜像：单卡即可运行，开箱即用
• Jupyter实践：通过1键推理.sh快速启动，在Notebook中验证核心功能
• 双模式推理：既可用网页端交互体验，也可通过API集成到生产系统
• 可扩展性强：支持自定义prompt、参数调节和多模态输入

6.2 下一步学习建议

• 阅读官方GitHub仓库中的高级示例
• 尝试微调模型适配垂直领域（如医疗、工业检测）
• 探索与其他AI组件（如LangChain）结合构建智能Agent

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