通过以下步骤可快速体验代码生成：
- 環境準備：创建Python虚拟环境并安装指定版本的transformers库（推荐4.48.3）
- 積載モデル：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")
- 反復最適化：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。
この答えは記事から得たものである。GLM-4.5: 知的推論とコード生成をサポートするオープンソースのマルチモーダル大規模モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GLM-4.5のコード生成機能をすぐに使い始めるには？
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