(1)进入该文件夹openai_api_demo文件夹,里面包含启动服务的openai_api.py,还有测试你的服务是否正常的openai_api_request.py。requirements.txt是你需要的环境 (2)打开anaconda prompt,进入到对应的目录,E:\AI Sofeware\chatglm3\ChatGLM3\openai_api_dem
python3 web_demo_gradio.py 在浏览器打开http://localhost:7870就可以聊天了 4. 无缝替换openAI ChatGLM提供了openai标准的API,通过这个API我们可以将任何接入openai的应用无缝切换为私有化部署的ChatGLM3。 cd openai_api_demo 修改api_server.py,将MODEL_PATH的值改为第一步下载好的模型路径: 后台运行: nohup ...
Breadcrumbs ChatGLM3 /openai_api_demo / openai_api_request.pyTop File metadata and controls Code Blame 99 lines (86 loc) · 3.02 KB Raw """ This script is an example of using the OpenAI API to create various interactions with a ChatGLM3 model. It includes functions to: 1. Conduct ...
- Token Limit Caution: In the OpenAI API, 'max_tokens' is equivalent to HuggingFace's 'max_new_tokens', not 'max_length'.For instance, setting 'max_tokens' to 8192 for a 6b model would result in an error due to the model's inability to output ...
ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 - ChatGLM3/openai_api_demo/openai_api.py at main · embed001/ChatGLM3
openai_api.py实现了 OpenAI 格式的流式 API 部署,可以作为任意基于 ChatGPT 的应用的后端 cd openai_api_demo python openai_api.py 6、调整代码适配显存 6.1、查看自己的显存 nvidia-smi 6.2、调整示例代码适配显存 以web_demo.py为例 默认情况下,模型以 FP16 精度加载,运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果...
bash /root/ChatGLM3/openai_api_demo/one.sh 等待终端进度条跑完，并出现输出提示：http://0.0.0.0 后，进行下一步。在第二个终端中输入以下命令：bash /root/ChatGLM3/openai_api_demo/two.sh 这一步骤完成后，你将看到一个关于减肥的内容。你可以打开ChatGLM3/openai_api_demo路径下的openai_api_...
确保已经模型部署。不然无法进行API调用工作,以及确保模型当前停止运行,以防显存占用 首先打开两个终端: 在第一个终端中输入以下命令: bash /root/ChatGLM3/openai_api_demo/one.sh 等待终端进度条跑完,并出现输出提示:http://0.0.0.0 后,进行下一步。
LangChain Demo 请参考 基于 LangChain 的工具调用 Demo。 工具调用 关于工具调用的方法请参考 工具调用。 API 部署 可以通过运行仓库中的openai_api.py 进行部署: python openai_api.py 进行API 调用的示例代码为 import openai if __name__ == "__main__": ...
OpenAI Demo 修改 openai_api_demo/openai_api.py 修改模型文件地址 if __name__ == "__main__":model_path = "/root/.cache/modelscope/hub/ZhipuAI/chatglm3-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_...