ChatGLM2-6B是由智谱AI与清华KEG实验室发布的中英双语对话模型,具备强大的推理性能、效果、较低的部署门槛及更长的上下文,在MMLU、CEval等数据集上相比初代有大幅的性能提升。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台...
七、OpenAI接口适配 实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。 2、然后启动...
另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」 本文主要分为七个部分,分别为:显卡驱动安装、Python虚拟环境、ChatGLM2依赖安装、模型文件准备、模型加载Demo测试、模型API部署、OpenAI接口适配,具体如下图所示。「只要机器显卡驱动已装,按步骤10分钟即可完成安装测试!」 说在前面 ...
ChatGLM2-6B-32K是在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好的处理最多32K长度的上下文。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结...
使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行对话生成的方法有以下几种12: 使用HuggingFace的pipeline:可以直接调用HuggingFace的pipeline接口,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,得到对话回复。这种方法简单快捷,适合快速上手和简单的应用场景。 使用HuggingFace的model和tokenizer:可以直接调用HuggingFace的model和tokenizer接...
OpenAI接口适配 实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm2-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm2/chatglm2-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。
由于我后续需要将 ChatGLM2-6B 模型集成至 langchain 中使用，所以对外提供 http 协议接口比较便利，经...
租用页面,搜索 ChatGLM2-6B,选择这个镜像,再点击租用即可。 机器租用成功后,你会看到 8000 端口对应链接,这是 ChatGLM2-6B 默认的 api 接口,镜像已经设置了开机自启,也就是说现在可以直接调用这个接口使用 ChatGLM2-6B 了。 使用ChatGLM2-6B api
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。
ChatGLM2-6B 是一个开源双语对话语言模型,支持 OpenAI API 接口方式调用。 服务配置信息 ChatGLM2-6B 服务为弹性伸缩部署的无状态服务,默认配置信息如下: 服务名 说明 容器规格 实例数量 服务端口 服务探活 服务类型 服务镜像 chatglm2-6b-cpu CPU 版 ...