ChatGLM-6B提供了cli_demo.py和web_demo.py两个文件来启动模型,一个是使用命令行进行交互,另一个是使用本机服务器进行网页交互。根据需要修改代码,从本地文件目录加载预训练模型。 在终端输入python cli_demo.py或python web_demo.py就可以成功启动模型了。 三、通过Web API实现本地使用 3.1 启动服务 ChatGLM-...
二、通过Web API实现本地使用 2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需...
二、通过Web API实现本地使用 2.1、启动服务 通过以上步骤,我们成功启动了ChatGLM-6B模型,并可以在服务器的JupyterLab中进行对话,下面我们将其部署为API服务,然后在本地进行使用。 同样ChatGLM-6B模型为我们提供了api.py文件,它实现了一个基于FastAPI框架API服务,其接收一个HTTP POST请求,该请求体包含文本生成所需...
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py -t /root/autodl-tmp cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer.model -t /root/autodl-tmp cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer_config.json -t /root/autodl-tmp 最后我们做一个简单的测试,找到这个文件:ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py,修改其中的...
ChatGLM2-6B 也有 web demo,大家也可以运行测试,具体的使用方法如下文。 运行ChatGLM2-6B web demo 首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM2-6B API 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看api服务器进程id。 ps aux | grep api.py ...
为了测试ChatGLM3-6B模型API的效果,我们首先需要在API提供商的官方网站上注册账号并获取API密钥。获取密钥后,我们可以按照API文档中的说明,使用HTTP客户端(如Postman、curl等)发送请求,并观察返回结果。 以下是一个简单的文本生成API调用示例: 使用HTTP客户端发送GET请求至指定API接口: GET https://api.example.com/...
API服务 如果要使用chatglm的api服务,首先需要安装支持api服务的依赖。使用这个命令来安装fastapi。 pip install fastapi uvicorn 之后再到根目录里对api.py修改一些参数, 最后直接在cmd里cd到根目录,输入python api.py就可以使用了。 enjoy it!
1.首先下载项目:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B和模型:https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 将模型放到项目的子文件中: 比如将项目放在D:\ChatGLM-6B;可以在ChatGLM-6B文件夹建立子文件夹chatglm-6b:将模型放到里面。 提示:模型比较大,下载需要等待。
ChatGLM2-6B API部署,为其他模型提示API接口 1. 为何需要API 当我们部署好ChatGLM后,就可以启动web_demo.py使用了。 但我们想结合LangChain时,就想到如果能把ChatGLM封装的像ChatGPT那样调用API,那样我们就可以把LangChain和ChatGLM解耦,就算以后我们要扩展或升级模型,只要重新封装新的API就行了。
如何使用ChatGLM-6B API实现智能问答?,于2023年6月3日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。