API Key安全:请妥善保管您的API Key,避免泄露给未经授权的人员。一旦发现API Key泄露,请立即在智谱AI开放平台注销并重新生成新的API Key。 调用频率限制:为了避免滥用和保证服务质量,智谱AI对API调用频率进行了限制。请开发者在调用API时注意遵守相关规定。 错误处理:在调用API过程中可能会遇到各种错误情况,如网络问题...
目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型;然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式;重新设计了前端,支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。 问题现象 在安卓与H5同时调用ChatGLM的API接口(流式接口)时,其中有一个客户端的返回是正常的,而另一个客户端返回却是乱码...
1.基本调用 # 调用测试fromzhipuaiimportZhipuAIimportosapi_key=os.getenv('ZHIPU_API_KEY')client=ZhipuAI(api_key=api_key)# 请填写您自己的APIKeyresponse=client.chat.completions.create(model="glm-4",# 填写需要调用的模型名称messages=[{"role":"user","content":"你好!你叫什么名字"},],stream=T...
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的参数,如prompt(提示文本)、his...
一、ChatGLM3-6B模型API介绍 ChatGLM3-6B模型API是基于互联网开源技术构建的,提供了一整套RESTful风格的接口,允许用户通过HTTP请求与模型进行交互。该API提供了包括文本生成、对话生成、情感分析等多种功能,可广泛应用于智能客服、内容创作、教育辅导等领域。 二、API调用测试过程 为了测试ChatGLM3-6B模型API的效果,我...
聊聊ChatGLM3多用户并发API调用的问题 背景 目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型;然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式;重新设计了前端,支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。 问题现象 在安卓与H5同时调用ChatGLM的API接口(流式接口)时,其中有一个客户端...
chatglm api 调用方法 使用chatglm API 进行调用的一般步骤如下: 1. 准备数据:将对话数据转换为 chatglm API 所需的格式。通常,对话数据应包含一个或多个对话,每个对话包含多个对话轮次,每个对话轮次包含一个用户输入和一个机器人回复。 2. 构建请求:创建一个 HTTP POST 请求,其中包含必要的头部信息和请求体。
Api 部署 在终端输入以下命令启动api服务 cd /root/autodl-tmp python api.py 1. 2. 默认部署在 6006 端口,通过 POST 方法进行调用,可以使用curl调用,如下所示: curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \ -H 'Content-Type: application/json' \ ...
http://minglog.hzbmmc.com/2024/04/15/ChatGLM4.0%20API%E8%B0%83%E7%94%A8%E5%8F%8A%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E4%BD%BF%E7%94%A8/ ChatGLMChatGLM4 是一个基于 GLM-4 语言模型的人工智能助手,由智谱清言开发,并开放给用户免费使用。它拥有 GLM-4 模型的强大能力,并且针对对话场景进行了优化。
本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台部署ChatGLM-6B模型,然后通过Web API的形式使用本地代码调用服务端的模型进行对话。 一、DAMODEL-ChatGLM-6B服务端部署 DAMODEL(丹摩智算)是专为AI打造的智算云,致力于提供丰富的算力资源与基础设施助力AI应用的开发、训练、部署。目前给新用户提供了近100小时的免费4090算力可供使...