Как использовать GLM бесплатно: Полное руководство по доступу к языковым моделям Zhipu AI без затрат

Около 6 мин

Как использовать GLM бесплатно: Полное руководство по доступу к языковым моделям Zhipu AI без затрат

Если вы искали бесплатный доступ к мощным языковым моделям, вы попали по адресу. Серия GLM (General Language Model) от Zhipu AI предлагает некоторые из самых мощных моделей с открытым исходным кодом, доступных сегодня, и вы можете использовать их совершенно бесплатно.

В этом исчерпывающем руководстве вы узнаете:

Что такое модели GLM и почему они мощные
Несколько способов использовать GLM бесплатно (API, локальное развертывание и др.)
Пошаговые инструкции по настройке
Примеры кода для различных случаев использования
Как оптимизировать вашу настройку для экономии средств

Что такое GLM?

GLM (General Language Model) — это серия крупных языковых моделей, разработанных Zhipu AI, ведущей китайской исследовательской компанией в области ИИ. Модели GLM являются:

С открытым исходным кодом: Доступны под разрешительными лицензиями
Высокопроизводительными: Конкурируют с GPT-3.5 и GPT-4 во многих задачах
Многоязычными: Поддерживают несколько языков, включая китайский, английский и другие
Универсальными: Хороши для чата, кодирования, перевода, суммирования и многого другого

Последние версии GLM (такие как GLM-4, GLM-4V и специализированные варианты) предлагают:

Продвинутые возможности рассуждения
Длинные контекстные окна
Отличную генерацию кода
Мультимодальное понимание (текст, изображения и др.)

Почему использовать GLM бесплатно?

1. Нет затрат на API

Модели GLM могут быть развернуты локально, что исключает затраты на токены.

2. Конфиденциальность и контроль

Запускайте все на своей инфраструктуре, не отправляя данные на внешние серверы.

3. Настройка

Тонкая настройка моделей на ваших данных для конкретных случаев использования.

4. Интеграция

Создавайте пользовательские приложения с интерфейсами, совместимыми с API.

5. Обучение и эксперименты

Идеально подходит для разработчиков, изучающих LLM без бюджетных ограничений.

Метод 1: Используйте GLM через официальный API (бесплатный уровень)

Zhipu AI предоставляет щедрый бесплатный уровень для своих моделей GLM, что упрощает начало работы без какой-либо настройки.

Шаг 1: Зарегистрируйтесь и получите API-ключ

Посетите Zhipu AI Developer Platform
Зарегистрируйтесь для получения бесплатной учетной записи
Перейдите в "Управление API", чтобы получить ваш API-ключ

Шаг 2: Установите GLM SDK

pip install zhipuai

Шаг 3: Сделайте свой первый API-запрос

from zhipuai import ZhipuAI

# Инициализация с вашим API-ключом
client = ZhipuAI(api_key="YOUR_API_KEY")

# Вызов модели GLM-4
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Вы полезный помощник."},
        {"role": "user", "content": "Какова столица Франции?"}
    ],
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Шаг 4: Отслеживайте свои бесплатные кредиты

Бесплатный уровень обычно включает:

1,000,000 токенов в месяц
Доступ к моделям GLM-4 и GLM-4V
Без обязательств

Посетите свою панель управления, чтобы отслеживать использование и кредиты.

Метод 2: Локальное развертывание с vLLM (совершенно бесплатно)

Для нулевых затрат и полного контроля разверните модели GLM локально, используя vLLM.

Предварительные требования

Минимум: 16 ГБ ОЗУ, Python 3.10+
Рекомендуется: 32 ГБ+ ОЗУ, NVIDIA GPU с 8 ГБ+ видеопамяти
Для GLM-4: 64 ГБ+ ОЗУ или выделенный GPU

Шаг 1: Установите vLLM

pip install vllm

Шаг 2: Скачайте и запустите модель GLM

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --served-model-name glm-4-9b-chat \
    --port 8000

Это загрузит модель (~18 ГБ) и запустит локальный API-сервер.

Шаг 3: Используйте локальную модель

from openai import OpenAI

# Подключение к вашему локальному серверу
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY"  # vLLM использует пустой ключ по умолчанию
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-9b-chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Объясните квантовые вычисления простыми словами"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Шаг 4: Несколько вариантов моделей

Вы можете запускать различные варианты GLM:

# GLM-4-9B-Chat (оптимизированный для чата)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --served-model-name glm-4-9b-chat \
    --port 8000

# GLM-4-9B-Code (ориентированный на генерацию кода)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-code \
    --served-model-name glm-4-9b-code \
    --port 8000

# GLM-4-9B-Air (облегченная версия)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-air \
    --served-model-name glm-4-9b-air \
    --port 8000

Метод 3: Используйте AutoGLM для мобильной автоматизации (бесплатно)

Если вы хотите использовать GLM для автоматического управления вашим телефоном, ознакомьтесь с AutoGLM, открытым мобильным ИИ-агентом, который использует модели GLM.

Смотрите полное руководство здесь.

AutoGLM позволяет вам:

Управлять вашим Android-телефоном с помощью естественного языка
Автоматизировать повторяющиеся задачи
Тестировать мобильные приложения
Создавать рабочие процессы на основе ИИ для мобильных устройств

Метод 4: Используйте Ollama для локального GLM (легкая настройка)

Ollama предоставляет еще более простой способ запуска GLM локально с минимальной настройкой.

Шаг 1: Установите Ollama

macOS:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows:
Скачайте с https://ollama.com

Шаг 2: Скачайте и запустите модель GLM

# Скачайте модель GLM-4
ollama pull glm4

# Запустите сервер модели
ollama serve

Шаг 3: Используйте через API

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "glm4",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Что такое машинное обучение?"}
        ]
    }
)

print(response.json()['message']['content'])

Лучшие практики для бесплатного использования GLM

1. Выберите правильную модель

Для разработки/тестирования: Используйте меньшие модели (7B-9B параметров)
Для производства: Рассмотрите модели 9B+ с большим контекстом
Для кода: Используйте специализированные варианты кода
Для китайского: Выбирайте модели, оптимизированные для китайского языка

2. Оптимизируйте использование токенов

# Эффективно используйте системные подсказки
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Вы краткий технический писатель. Будьте прямыми и избегайте лишнего."
        },
        {"role": "user", "content": "Объясните этот сложный концепт..."}
    ]
)

3. Реализуйте кэширование

Кэшируйте общие ответы и подсказки, чтобы сократить количество вызовов API.

4. Используйте потоковую передачу для лучшего UX

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-4",
    messages=[...],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

5. Объединяйте похожие запросы

Объединяйте несколько запросов в один вызов API, когда это возможно.

Примеры использования в реальном мире

1. Личный помощник

Создайте собственного ИИ-помощника, который отвечает на вопросы, устанавливает напоминания и управляет вашим расписанием.

2. Генерация контента

Создавайте блоги, контент для социальных сетей, маркетинговые тексты и многое другое.

3. Помощник по коду

Получайте помощь с кодированием, отладкой и рефакторингом.

4. Инструмент перевода

Создайте многоязычный сервис перевода.

5. Бот для поддержки клиентов

Создайте автоматизированных агентов поддержки клиентов для вашего бизнеса.

6. Обучающий инструмент

Изучайте языки, готовьтесь к экзаменам или изучайте новые концепции.

Сравнение: Бесплатный GLM против платных API

Функция	Бесплатный GLM	Платные API (OpenAI, Anthropic)
Стоимость	$0 (локально)	$0.002-$0.12 за 1K токенов
Конфиденциальность	Полный контроль	Данные отправляются провайдеру
Скорость	Локальное оборудование	На основе CDN
Настройка	Полный контроль	Ограниченная тонкая настройка
Ограничения по скорости	Ваше оборудование	Ограничения провайдера
Время работы	Ваша инфраструктура	SLA провайдера

Устранение распространенных проблем

Проблема: Недостаточно памяти

Решение: Используйте квантованные модели (int8 или int4) или меньшие размеры моделей.

# Используйте квантование
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --quantization awq \
    --port 8000

Проблема: Медленная производительность

Решение: Включите кэширование и используйте ускорение GPU.

# Включите ускорение GPU
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model THUDM/glm-4-9b-chat \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --port 8000

Проблема: Соединение отклонено

Решение: Убедитесь, что сервер работает, и порт не заблокирован.

# Проверьте, работает ли сервер
curl http://localhost:8000/v1/models

# Проверьте использование порта
netstat -an | grep 8000

Часто задаваемые вопросы

GLM полностью бесплатен?

Да, если вы развернете его локально с помощью vLLM или Ollama. Официальный API также предлагает щедрый бесплатный уровень.

Какую модель GLM мне использовать?

Для новичков начните с GLM-4-9B-Air. Для производства попробуйте GLM-4-9B-Chat.

Могу ли я запустить GLM на ноутбуке?

Да, меньшие варианты GLM могут работать на ноутбуках с 16 ГБ+ ОЗУ. Производительность только с CPU медленнее, но функциональна.

Поддерживает ли GLM другие языки?

Да, модели GLM многоязычны и отлично работают с китайским и английским языками.

Могу ли я тонко настраивать GLM?

Да, вы можете тонко настраивать модели GLM на ваших данных, хотя для этого требуются значительные вычислительные ресурсы.

Как мне развернуть GLM для других пользователей?

Запустите локальный сервер с правилами брандмауэра, затем настройте свои приложения для подключения к нему.

Заключение

Теперь у вас есть несколько способов использовать GLM бесплатно:

Используйте официальный API с бесплатными кредитами
Разверните локально с помощью vLLM для полного контроля
Используйте AutoGLM для мобильной автоматизации
Используйте Ollama для легкой настройки

Каждый метод имеет свои преимущества:

API: Легче всего настроить, лучше всего для быстрого тестирования
vLLM: Лучшая производительность, полная настройка
AutoGLM: Уникальные возможности мобильной автоматизации
Ollama: Самый простой процесс установки

Выберите метод, который соответствует вашим потребностям, и начните создавать удивительные приложения с GLM уже сегодня!

Рекомендуемый хостинг для запуска GLM локально

Если вы планируете запускать модели GLM 24/7 (например, в качестве API-сервиса для ваших приложений), вам потребуется надежный хостинг. Хотя вы можете запускать GLM локально, развертывание на VPS предлагает несколько преимуществ:

Доступность 24/7 без необходимости держать ваш локальный компьютер включенным
Удаленный доступ из любой точки
Лучшая производительность с выделенными ресурсами
Масштабируемость для обработки нескольких пользователей

Почему стоит выбрать LightNode VPS?

LightNode — отличный выбор для запуска моделей GLM, потому что:

1. Почасовая оплата

Вы платите только за ресурсы, которые используете, что идеально подходит для:

Тестирования различных размеров моделей
Разработки и экспериментов
Краткосрочных проектов
Избежания долгосрочных обязательств

2. Глобальные локации

Выбирайте центры обработки данных, близкие к вашим пользователям, для:

Более низкой задержки
Лучшей производительности
Соответствия региональным законам о данных

3. Легкие ресурсы

Модели GLM могут эффективно работать на:

Инстансах с 2 ГБ-4 ГБ ОЗУ
Инстансах на основе CPU
Бюджетных ценах

4. Легкая настройка

Быстрое развертывание с:

Однокнопочными образами в маркетплейсе
Преднастроенными окружениями
Инструментами, удобными для разработчиков

Начало работы с LightNode

Зарегистрируйтесь: Посетите LightNode
Выберите инстанс: Выберите конфигурацию в зависимости от ваших потребностей
Запустите: Однокнопочное развертывание за менее чем 60 секунд
Подключитесь: Доступ через SSH или веб-консоль
Установите GLM: Следуйте руководству по настройке vLLM
Начните обслуживать: Ваш API GLM готов!

Реальная производительность

Пользователи сообщают о отличной производительности с LightNode для:

Личных ИИ-помощников, работающих 24/7
Локальных LLM-сервисов для команд разработчиков
API-эндпоинтов для веб-приложений
Сред для тестирования и экспериментов

Сочетание доступной почасовой оплаты и надежной инфраструктуры делает LightNode идеальным как для обучения, так и для производственных случаев использования.

Начните свой бесплатный пробный период сегодня на LightNode и испытайте мощь бесплатных моделей GLM с надежным хостингом!

Ресурсы: