stream_chat接口函数是ChatGLM3-6B模型的另一个重要接口,用于实现流式对话。与chat接口函数相比,stream_chat接口函数可以处理更长的对话,并且支持实时生成文本。其参数主要包括以下几个: model(模型实例):该参数用于指定使用的ChatGLM3-6B模型实例。 session_id(会话ID):该参数用于标识一个特定的对话会话。在同一个...
system_info= {"role":"system","content":"Answer the following questions as best as you can. You have access to the following tools:","tools": tools} 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...
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,可理解为一个神经网络模型。 再往上,就是transformers库...
最后再解释一下为什么 ChatGLM3-6B 的工具调用只支持通过chat方法,不支持stream_chat方法。从源码上面看,stream_chat没有调用process_response方法,自然就没法返回处理过的工具调用结果。这只是表面原因,进一步思考你就会发现,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。 执行过程示例 ...
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'...
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...
ChatGLM3 Demo 拥有三种模式: Chat: 对话模式,在此模式下可以与模型进行对话。 Tool: 工具模式,模型除了对话外,还可以通过工具进行其他操作。 Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。 对话模式 ...
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级1.ChatGLM3简介ChatGLM3 是智谱AI…
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级,ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级
model.stream_chat(tokenizer, input, history, past_key_values=past_key_values, return_past_key_values=True, max_length=max_length, top_p=top_p, temperature=temperature) 到底每个参数是什么含义? 由于Huggingface上、modelscope.cn上以及chatglm的github上,都没有详细的核心接口说明。全网检索很久,也没有...