高效代码生成解决方案
要实现高效代码生成，需结合GLM-4.5的智能编程特性进行系统化操作：
- environmental preparation：确保Python≥3.8并创建独立虚拟环境，避免依赖冲突。
python -m venv glm_env然后激活环境（Linux/Mac用source，Windows用Scriptsactivate) - 模型加载优化：使用量化版本降低资源消耗，例如加载GLM-4.5-Air的INT4量化版仅需12GB显存：
model = AutoModel.from_pretrained('zai-org/GLM-4.5-Air', load_in_4bit=True) - Cue word engineering：输入任务描述时应包含三要素：编程语言、功能需求、输出格式要求。示例：
'用Python写一个快速排序函数，要求添加时间复杂度的注释，输出格式为可执行的完整代码块' - Interactive debugging：通过CLI或Gradio界面实时修正生成结果，推荐使用历史对话功能保持上下文：
response, history = model.chat(tokenizer, '修复这段代码的内存泄漏问题', history=prev_history)
进阶技巧：调用mode='thinking'参数可获得更详实的代码解释，适合复杂算法实现。对于Web开发场景，可要求模型生成包含HTML+CSS+JS的完整组件。
This answer comes from the articleGLM-4.5: Open Source Multimodal Large Model Supporting Intelligent Reasoning and Code GenerationThe
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