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...
AI代码解释 @torch.inference_mode()defstream_chat(self,tokenizer,query:str,history:List[Dict]=None,role:str="user",past_key_values=None,max_length:int=8192,do_sample=True,top_p=0.8,temperature=0.8,logits_processor=None,return_past_key_values=False,**kwargs):""" 流式聊天函数,接受一段文本...
ChatGLM36B版本的工具调用仅支持通过chat方法，而不支持stream_chat方法。这是因为stream_chat方法未调用处理工具调用结果的process_response方法，且其设计限制使其无法在中间阶段进行必要的处理。结果返回与处理：工具调用的结果返回为一个dict对象，表示模型调用了相应的函数，并传入了参数。这个输出包含了一...
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,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
对ChatGLM3 进行加速的开源项目: chatglm.cpp: 类似 llama.cpp 的量化加速推理方案,实现笔记本上实时对话 ChatGLM3-TPU: 采用TPU加速推理方案,在算能端侧芯片BM1684X(16T@FP16,内存16G)上实时运行约7.5 token/s 1.2评测结果 1.2.1 典型任务 我们选取了 8 个中英文典型数据集,在 ChatGLM3-6B (base) 版本...
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 ...
OpenVINO: Intel 开发的高性能 CPU 和 GPU 加速推理方案,可以参考此步骤部署 ChatGLM3-6B 模型 高效微调: LLaMA-Factory: 优秀易上手的高效微调框架。 应用框架: LangChain-Chatchat: 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。
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 ...
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和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保…