通过以下步骤可快速体验代码生成：
- Vorbereitung der Umwelt：创建Python虚拟环境并安装指定版本的transformers库（推荐4.48.3）
- Modelle laden：从Hugging Face加载GLM-4.5-Air的tokenizer和模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5-Air").half().cuda() - 发起请求：用chat接口描述代码需求
response, _ = model.chat(tokenizer, "写Python函数计算斐波那契数列")
- Iterative Optimierung：通过多轮对话完善代码，如补充要求：”添加类型注释和异常处理”
进阶用法可结合Gradio创建可视化界面，或通过vLLM部署为API服务。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGLM-4.5: Open Source Multimodale Großmodelle zur Unterstützung intelligenter Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man schnell mit den Codegenerierungsfunktionen von GLM-4.5 beginnen?
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