通过以下步骤可快速体验代码生成：
- Preparação ambiental：创建Python虚拟环境并安装指定版本的transformers库（推荐4.48.3）
- Modelos de carregamento：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")
- Otimização iterativa：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。
Essa resposta foi extraída do artigoGLM-4.5: grandes modelos multimodais de código aberto que suportam raciocínio inteligente e geração de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como começar a usar rapidamente os recursos de geração de código do GLM-4.5?
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