Codex接入Kimi K2/GLM-4.6环境配置指南（Windows/macOS/Ubuntu全平台详解）

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。

三、macOS平台配置步骤

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。

四、Ubuntu平台配置步骤

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。

五、验证Codex与Kimi K2/GLM-4.6集成

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。

常见问题

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！