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_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,...
.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...
右边则是ChatGLM的代码结构设计,包括: ChatGLMForConditionalGeneration:提供用户使用的类,有stream_chat、chat这两个对话接口 ChatGLMPreTrainedModel:所有预训练模型基类,提供通用接口,如get_position_ids、get_masks ChatGLMModel:LLM基模型,在ChatGLMForConditionalGeneration中被实例化为transformer属性,可理解为一个神经...
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]
ChatGLMForConditionalGeneration.stream_chat() In [19]: q ='你好'In [23]: it = model.stream_chat(tok, q) In [24]:forr, hisinit:print(repr(r));print(repr(his))'\n'[{'role':'user','content':'你好'}, {'role':'assistant','metadata':'','content':''}]'\n 你'[{'role'...
AttributeError: 'ChatGLMForConditionalGeneration' object has no attribute 'stream_chat' Environment -OS:-Python:3.8-Transformers:4.6.1-PyTorch:11.7-CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) : Anything else?
流式模式：stream(query)其中，query表示用户输入内容，简单例子如下：frompylmkit.llmsimportChatQianfan#...
3060 12G双显卡,在修改代码后,运行cli_demo.py对话时提示 "ValueError: not enough values to unpack" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/pretrained/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) # model = AutoModel.from_pretrained("/pretrained/chatglm3-6b",