欢迎来到Codex接入教程!本文将手把手教你在Windows、macOS和Ubuntu系统上配置Codex环境,并成功接入Kimi K2与GLM-4.6模型。无论你是AI新手还是资深开发者,都能通过本文完成跨平台AI部署。本文涵盖所有依赖安装、环境变量设置以及验证步骤,并配有详细截图说明。
在开始Kimi K2环境配置之前,请确保你的系统满足以下要求:
步骤1:安装Python和Git 访问Python官网下载安装包,安装时勾选“Add Python to PATH”。Git可从官网下载安装程序,使用默认选项。
步骤2:创建虚拟环境 打开命令提示符,执行:python -m venv codex_env,然后激活:codex_env\Scripts�ctivate。
步骤3:安装Codex和模型依赖 在虚拟环境中运行:pip install codex kimi-k2 glm-4.6。等待安装完成。
步骤1:安装Homebrew(可选) 打开终端,粘贴:/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)",然后通过brew安装Python和Git:brew install python git。
步骤2:创建并激活虚拟环境 python3 -m venv codex_env,source codex_env/bin/activate。
步骤3:安装Codex及Kimi K2/GLM-4.6 执行:pip install codex kimi-k2 glm-4.6。这是GLM-4.6安装指南的核心步骤,确保网络畅通。
步骤1:更新系统并安装依赖 终端执行:sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip git -y。
步骤2:创建虚拟环境 python3 -m venv codex_env,source codex_env/bin/activate。
步骤3:安装Codex及模型库 pip install codex kimi-k2 glm-4.6。若遇到权限问题,可添加--user标志。
编写一个简单的Python脚本来测试:
import codexfrom kimi_k2 import Model as KimiModelfrom glm_46 import Model as GLMModel# 初始化Kimi K2kimi = KimiModel()print("Kimi K2 loaded successfully")# 初始化GLM-4.6glm = GLMModel()print("GLM-4.6 loaded successfully")# 简单推理示例response = kimi.generate("Hello, how are you?")print(response) 如果无报错并输出结果,说明环境配置成功,跨平台AI部署圆满完成。
Q: 安装时出现SSL错误? A: 请升级pip:pip install --upgrade pip,或使用国内镜像源。
Q: 虚拟环境激活失败? A: Windows上请使用PowerShell而非cmd;macOS/Linux请确保执行source命令时路径正确。
Q: 模型加载内存不足? A: 可尝试使用量化版本或降低精度。
通过本文的Codex接入教程,你已经掌握了Kimi K2环境配置和GLM-4.6安装指南,并实现了跨平台AI部署。如果在配置中遇到其他问题,欢迎在评论区留言交流!
本文由主机测评网于2026-02-27发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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