max_tokens(最大生成令牌数):与chat接口函数相同,该参数用于限制模型生成的文本长度。 temperature(温度)、top_p(截断概率)和top_k(截断数量):这些参数的作用与chat接口函数相同,用于控制模型生成文本的随机性、多样性和一致性。 总结: 通过本文的解析,我们了解了ChatGLM3-6B模型中的chat和stream_chat接口函数的调...
ChatGLM-6B完成一轮对话,由输入的query经过流式输出接口steam_chat() 得到response的框架如下所示: 图2、ChatGLM-6B流式输出接口完成对话的框架 三、chat()接口 从代码上来讲,stream_chat()和chat()两种接口的区别很小,默认都是采用next_tokens = torch.multinomial(probs, num_samples=1).squeeze(1)来获取n...
.chat 调用分析: 代码语言:javascript 复制 In [1]: q = '你好' In [2]: r, his = model.chat(tokenizer, q) In [3]: r Out[3]: '你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。' In [4]: his Out[4]: [('你好', '你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B...
注意:目前 ChatGLM3-6B 的工具调用只支持通过chat方法,不支持stream_chat方法。根本原因是stream_chat是一个个吐字的,没法中间做手脚将工具调用结果进行处理。具体可以看这位大佬的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/664233831 history =[system_info] query="帮我查询股票10111的价格"response, history= model.chat...
chat_glm2 = pipeline('chatglm2', 'xlm-roberta-base') #定义输入框和按钮 input_text = st.text_input('请输入问题') submit_button = st.button('提交') if submit_button: #将输入文本传递给ChatGLM2模型进行推理 output = chat_glm2(input_text) #显示输出文本 st.write(output) 在这个示例中,...
在上篇文章中有讲到ChatGLM的客户端在web_demo.py中调用ChatGLM生成文本,调用的其实就是Chat方法/Stream_Chat方法(流式输出) 那么我们跟踪一下langchain的源码可以发现LLM类中有一个_call方法,就是这个方法在调用大模型,那么如何让这个方法调用ChatGLM呢?最好的方案是新建一个类,继承LLM,在新类中重写_call方法,...
ChatGLM是一种生成式语言模型,用于聊天和对话任务。它是基于OpenAI的GPT模型框架构建的,采用了大规模的预训练数据集来学习语言模式和生成文本的能力。ChatGLM可以理解上下文并生成连贯、自然的回复。它可以用于构建对话系统、智能客服、聊天机器人等应用,能够提供更加交互性和人性化的对话体验。ChatGLM模型的训练和优化过程...
注意:目前 ChatGLM3-6B 的工具调用只支持通过 `chat` 方法,不支持 `stream_chat` 方法。根本原因是`stream_chat` 是一个个吐字的,没法中间做手脚将工具调用结果进行处理。具体可以看这位大佬的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/664233831 history=[system_info]query="帮我查询股票10111的价格"response,history...
importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm3-6b",messages=[{"role":"user","content":"你好"}],stream=True):ifhasattr(chunk.choices[0].delta,"content"):print(chunk.choices[0...
本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代码解释执行的能...