Claude Code与GLM模型新手入门指南：从零搭建你的第一个AI应用

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GLM（General Language Model）是清华大学开源的大规模预训练语言模型，与 GPT 系列相比有几个显著特点：

采用自回归空白填充的独特训练方式，能更好处理长文本和复杂任务
支持中英双语无缝切换，对中文任务有原生优化
模型参数量级覆盖从 1B 到 130B，适合不同算力场景

典型应用场景包括：

智能客服对话系统
长文本摘要生成
代码补全与解释
知识问答系统

建议使用 Python 3.8+ 环境，以下是具体步骤：

创建虚拟环境（推荐）

python -m venv glm_env
source glm_env/bin/activate  # Linux/Mac
\glm_env\Scripts\activate    # Windows

安装核心依赖

pip install torch==1.12.1 transformers==4.28.1 requests

获取 API 访问权限
访问 GLM 官方平台注册账号
在控制台创建应用获取 API Key

建议将密钥存储在环境变量中：

import os
os.environ['GLM_API_KEY'] = 'your_api_key_here'

以下是完整的 API 调用示例：

import json
import requests
from typing import Dict, Any

class GLMClient:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.base_url = "https://api.glm.ai/v1/completions"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def generate_text(self, prompt: str, max_tokens=200) -> Dict[str, Any]:
        """ 调用 GLM 生成接口

        Args:
            prompt: 输入的提示文本
            max_tokens: 最大生成 token 数

        Returns:
            包含生成结果的字典
        """data = {"prompt": prompt,"max_tokens": max_tokens,"temperature": 0.7  # 控制生成随机性}

        try:
            response = requests.post(
                self.base_url,
                headers=self.headers,
                data=json.dumps(data)
            )
            response.raise_for_status()  # 检查 HTTP 错误
            return response.json()
        except Exception as e:
            print(f"API 调用出错: {str(e)}")
            return {"error": str(e)}

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    client = GLMClient(os.getenv('GLM_API_KEY'))
    result = client.generate_text("请用 Python 实现快速排序算法")
    print(result.get('choices')[0]['text'])

def batch_generate(self, prompts: List[str], max_tokens=200):
    """批量处理多个提示"""
    data = {
        "prompts": prompts,
        "max_tokens": max_tokens,
        "temperature": 0.7
    }
    response = requests.post(f"{self.base_url}/batch",
        headers=self.headers,
        data=json.dumps(data)
    )
    return response.json()

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_generate(self, prompt: str) -> str:
    """带缓存的生成方法"""
    result = self.generate_text(prompt)
    return result['choices'][0]['text']