Claude使用GLM入门指南：从零搭建到生产环境部署

1次阅读

共计 1920 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

Claude 是 Anthropic 开发的对话式 AI 助手，采用 Constitutional AI 技术框架，强调安全性和可控性。GLM（General Language Model）则是清华大学提出的通用预训练语言模型架构，支持多种自然语言处理任务。两者在以下场景具有广泛应用：

智能客服系统
内容生成与摘要
代码辅助开发
知识问答系统

特性	Claude	GLM
基础架构	Transformer 变体	自回归空白填充架构
训练目标	对话对齐	双向语言建模
上下文长度	100K tokens	2K-32K tokens
微调方式	RLHF	提示微调

Claude API：
提供对话式流式响应
支持 system prompt 设置
温度参数范围 0 -1
GLM API：
支持单轮和多轮对话
可配置 max_new_tokens
提供 top_p 采样控制

# 安装必要库
pip install anthropic glm-api-client

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your_api_key")

response = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1000,
    temperature=0.7,
    system="你是一个有帮助的 AI 助手",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算基础"}]
)

print(response.content[0].text)

from glm_api_client import GLMClient

client = GLMClient(api_key="your_api_key")

response = client.generate(
    model="glm-4",
    prompt="翻译以下文本到英文：人工智能正在改变世界",
    max_tokens=500,
    top_p=0.9
)

print(response['choices'][0]['text'])

批处理请求：

# Claude 批处理示例
batch_messages = [{"role": "user", "content": "问题 1"},
    {"role": "user", "content": "问题 2"}
]
responses = [client.messages.create(model="claude-3-sonnet", messages=[msg]) for msg in batch_messages]

结果缓存：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def get_cached_response(prompt: str):
    return client.generate(prompt=prompt)

import backoff

@backoff.on_exception(backoff.expo, 
                     (anthropic.RateLimitError, anthropic.APIConnectionError),
                     max_tries=5)
def safe_api_call(prompt):
    return client.messages.create(messages=[{"role": "user", "content": prompt}])