GLM-4v-9b实战指南：使用Open-WebUI上传图片并导出结构化JSON结果-育师

GLM-4v-9b实战指南：使用Open-WebUI上传图片并导出结构化JSON结果

1. 为什么你需要关注GLM-4v-9b

你有没有遇到过这样的场景：手头有一张清晰的财务报表截图，想快速提取其中的表格数据；或者收到一份带手写批注的产品设计图，需要把关键修改点转成文字清单；又或者正在处理一批电商商品图，得为每张图生成准确的中英文描述用于多平台发布？

过去，这类任务要么靠人工肉眼识别+手动录入，耗时易错；要么得调用商业API，成本高、响应慢、还受限于网络和配额。而今天，一个真正能落地的开源方案来了——GLM-4v-9b。

它不是概念模型，也不是实验室玩具。这是智谱AI在2024年正式开源的90亿参数视觉-语言大模型，专为中文场景深度优化，单张RTX 4090显卡就能跑起来，原生支持1120×1120高分辨率输入，对小字号、密集表格、复杂图表的识别能力远超多数商用模型。

更重要的是，它不只“看懂图”，还能按你的要求“说清楚”——比如让你把一张发票识别结果整理成标准JSON格式，字段明确、结构清晰、可直接对接业务系统。这篇指南，就带你从零开始，用最轻量的方式完成这件事：不写一行服务端代码，不配置Docker网络，不折腾CUDA版本，只需打开浏览器，上传一张图，点击几下，拿到可编程使用的结构化结果。

2. 模型能力一句话看清

9B 参数，单卡 24 GB 可跑，1120×1120 原图输入，中英双语，视觉问答成绩超 GPT-4-turbo。

这不是宣传话术，而是实测结论。在图像描述、视觉问答（VQA）、图表理解三大核心任务上，GLM-4v-9b在1120×1120分辨率下，综合表现优于GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max与Claude 3 Opus。尤其在中文OCR和表格解析上，它的字符识别准确率、行列对齐稳定性、上下文语义理解能力，明显更贴近国内用户的真实工作流。

2.1 它到底强在哪？四个关键事实

真·高分辨率支持：不是简单缩放后识别，而是原生适配1120×1120输入。这意味着你能直接上传手机截图、PDF导出图、设计稿源文件，小到8号字体的备注、细到0.5像素的表格线，它都能“看见”。
中文场景深度打磨：官方明确优化了中文多轮对话、中英混排OCR、财务/政务/教育类图表理解。比如识别一张带中文标题的折线图，它不仅能说出“销售额呈上升趋势”，还能准确定位横轴是“季度”，纵轴单位是“万元”。
部署极简，开箱即用：INT4量化后模型仅9GB，RTX 4090显存绰绰有余；已原生集成transformers、vLLM、llama.cpp GGUF三大主流推理后端；一条命令即可启动完整服务栈。
商用友好，无隐藏门槛：代码采用Apache 2.0协议，权重遵循OpenRAIL-M许可——只要你的初创公司年营收低于200万美元，就能免费用于商业产品，无需额外授权谈判。

3. 准备工作：三步完成本地环境搭建

别被“90亿参数”吓住。整个过程不需要你编译源码、不需手动下载权重、不需配置GPU驱动版本。我们用Open-WebUI这个成熟前端，配合vLLM后端，实现一键拉起。

3.1 硬件与系统要求

显卡：NVIDIA RTX 3090 / 4090（24GB显存）或更高；若使用INT4量化版，A100 20GB亦可
内存：≥32GB RAM
系统：Ubuntu 22.04 LTS（推荐）或 Windows WSL2（Ubuntu 22.04）
Python：3.10 或 3.11（系统自带或通过pyenv管理）

注意：文中提到“需使用两张卡”是针对全精度fp16模型（18GB）的临时方案。本文全程基于INT4量化版（9GB），单卡足矣。后续所有操作均按单卡配置说明。

3.2 一键启动服务（终端执行）

打开终端，依次运行以下命令：

# 1. 创建项目目录并进入 mkdir glm4v-demo && cd glm4v-demo # 2. 拉取预配置的Open-WebUI + vLLM镜像（含GLM-4v-9b INT4权重） docker run -d \ --gpus all \ --shm-size=1g \ -p 3000:8080 \ -p 7860:7860 \ -v $(pwd)/data:/app/backend/data \ -v $(pwd)/models:/root/.cache/huggingface \ --name glm4v-webui \ ghcr.io/ollama/ollama:latest # 3. 启动vLLM服务（自动加载GLM-4v-9b INT4） docker exec -it glm4v-webui bash -c " pip install vllm transformers pillow accelerate \ && python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model ZhipuAI/glm-4v-9b \ --dtype half \ --quantization awq \ --max-model-len 4096 \ --tensor-parallel-size 1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --enable-chunked-prefill \ --disable-log-requests "

等待约2–3分钟，vLLM会自动下载并加载模型。期间你可在终端看到类似INFO 05-12 14:22:33 api_server.py:128] Started server process的日志，表示服务已就绪。

3.3 访问Web界面并登录

服务启动后，在浏览器中打开：

http://localhost:7860

使用演示账号登录：

账号：kakajiang@kakajiang.com
密码：kakajiang

首次登录后，你会看到Open-WebUI主界面。左上角点击「Models」→「Add Model」，在弹窗中填入：

Model Name：glm-4v-9b-int4
Model Path：http://localhost:8000/v1
API Key：留空（vLLM未启用鉴权）

点击「Save」，模型即添加成功。

4. 实战操作：上传图片→提问→导出JSON

现在进入最核心环节。我们将以一张超市购物小票截图为例，目标是：让模型识别全部内容，并按“商品名、数量、单价、小计”四字段输出标准JSON数组。

4.1 上传图片并触发多模态对话

在Open-WebUI聊天窗口右下角，点击「 Attach」图标；
选择本地一张清晰的小票截图（建议尺寸≥800×600，PNG或JPG格式）；
图片上传成功后，输入以下提示词（Prompt），然后回车发送：

请严格按以下JSON格式输出本张小票中所有商品信息，不要任何额外文字、解释或Markdown格式： { "items": [ { "product_name": "字符串，商品全称，如'蒙牛纯牛奶250ml'", "quantity": "数字，购买数量，如2", "unit_price": "数字，单价（元），保留两位小数，如5.50", "subtotal": "数字，小计金额（元），保留两位小数，如11.00" } ] }

关键技巧：明确指定输出格式 + 强调“不要额外文字”，能极大提升JSON结构的纯净度。GLM-4v-9b对这类指令遵循度很高。

4.2 查看原始响应与结构化提取

几秒后，模型返回一整段JSON文本。它可能包含少量前导空格或换行，但主体结构完整。例如：

{ "items": [ { "product_name": "蒙牛纯牛奶250ml", "quantity": 2, "unit_price": 5.50, "subtotal": 11.00 }, { "product_name": "农夫山泉饮用天然水550ml", "quantity": 6, "unit_price": 2.00, "subtotal": 12.00 } ] }

此时，你有两种方式获取可用JSON：

方式一（推荐）：复制整段响应 → 粘贴到VS Code或任意JSON校验器（如jsonlint.com）→ 格式化并验证 → 保存为.json文件；
方式二（自动化）：在浏览器开发者工具（F12）中，右键聊天消息 → 「Copy message content」→ 粘贴至Python脚本中用json.loads()解析。

4.3 验证与调试常见问题

问题现象	可能原因	解决方法
返回内容含大量解释性文字，JSON被包裹在`json`代码块中	提示词未强调“不要额外文字”	在Prompt末尾追加：“仅输出JSON，不加任何说明、引号、代码块标记”
JSON字段缺失（如`unit_price`为空）	小票中该字段模糊或被遮挡	换用更高清原图，或在Prompt中补充：“若某字段无法识别，填null”
返回空数组`"items": []`	图片未正确上传或vLLM未加载成功	检查浏览器控制台是否有404错误；重启vLLM容器并确认日志中出现`model loaded`

5. 进阶用法：批量处理与字段定制

单张图只是起点。实际工作中，你往往需要处理几十张甚至上百张图片。GLM-4v-9b配合Open-WebUI虽不直接支持批量上传，但我们可通过API方式无缝衔接。

5.1 调用vLLM原生API获取结构化结果

vLLM服务已暴露标准OpenAI兼容接口。以下Python脚本可实现：遍历文件夹内所有图片 → 自动编码为base64 → 发送请求 → 解析JSON → 保存为CSV。

import base64 import json import os import requests from pathlib import Path # 配置 API_URL = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" IMAGE_DIR = Path("./receipts") OUTPUT_CSV = "parsed_receipts.csv" def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8") def call_vlm_api(image_b64): payload = { "model": "glm-4v-9b-int4", "messages": [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "请严格按以下JSON格式输出本张小票中所有商品信息，不要任何额外文字：{...}"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"}} ] } ], "temperature": 0.1 } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers) return response.json() # 主流程 results = [] for img_path in IMAGE_DIR.glob("*.jpg"): print(f"Processing {img_path.name}...") b64 = encode_image(img_path) try: res = call_vlm_api(b64) # 提取JSON字符串（通常在res['choices'][0]['message']['content']中） raw_text = res['choices'][0]['message']['content'] # 清洗：移除可能的前导/尾随空格、```json等 clean_json = raw_text.strip().strip('```json').strip('```').strip() data = json.loads(clean_json) results.extend(data.get("items", [])) except Exception as e: print(f"Error on {img_path.name}: {e}") # 保存为CSV（使用pandas或csv模块均可） import csv with open(OUTPUT_CSV, "w", newline="", encoding="utf-8") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["product_name", "quantity", "unit_price", "subtotal"]) writer.writeheader() writer.writerows(results) print(f" Done! Saved {len(results)} items to {OUTPUT_CSV}")

运行此脚本，你将获得一个标准CSV文件，可直接导入Excel或数据库，完成从图像到结构化数据的全自动闭环。

5.2 定制你自己的JSON Schema

GLM-4v-9b的强大之处在于其指令遵循能力。你完全可以定义任意业务所需的JSON结构。例如：

医疗报告解析：要求输出{"patient_id": "...", "diagnosis": [...], "prescription": [...]}
产品包装识别：要求输出{"brand": "...", "product_line": "...", "net_weight_g": 250, "ingredients": ["..."]}
建筑图纸标注：要求输出{"room_name": "...", "area_m2": 28.5, "door_count": 2, "window_type": "double-glazed"}

只需把你的Schema写进Prompt，模型就能照章办事。它不预设字段，只忠实执行你的结构化指令。

6. 总结：这不只是一个模型，而是一套可落地的工作流

回顾整个过程，我们没有写一行模型训练代码，没有配置复杂的推理服务，甚至没碰过Hugging Face的pipeline。我们只做了三件事：拉起一个容器、上传一张图、输入一段清晰的指令。结果却拿到了可直接用于下游系统的结构化JSON。

GLM-4v-9b的价值，正在于此——它把前沿的多模态能力，封装成了工程师和业务人员都能立刻上手的工具。它不追求参数规模的噱头，而是聚焦在“能不能解决我眼前这张图的问题”上。1120×1120的原生分辨率，让它不再依赖预处理缩放；中文OCR与图表理解的专项优化，让它在真实业务场景中少翻车；INT4量化+单卡部署，让它从实验室走向工位。

如果你正面临大量图像信息提取需求，无论是财务票据、物流单据、产品包装还是教育资料，GLM-4v-9b都值得你花30分钟试一次。它不会替代专业OCR引擎，但在快速验证、中小批量处理、定制化字段提取等场景中，它已经足够好用。