注意API调用频率:避免过于频繁的API调用,以免对模型性能造成影响。 保护个人隐私:在使用API时,不要泄露个人隐私信息,确保数据安全。 五、总结与展望 ChatGLM3-6B模型API为开发者提供了便捷、高效的自然语言处理能力。通过API调用测试和实际案例分析,我们可以更好地了解模型的应用效果和潜在价值。未来,随着技术的不断进...
曦灵数字人:利用ChatGLM3-6B强大的对话生成能力,曦灵数字人能够更准确地理解用户意图,生成更加符合语境的回复,提升用户体验。 部署与集成:将ChatGLM3-6B模型集成到曦灵数字人平台中,通过API接口实现模型调用与结果返回,完成智能对话功能的部署。 综上所述,ChatGLM3-6B大模型的部署与微调是一个复杂但充满挑战的过程。
以访问凭证access_token鉴权方式为例,说明如何调用API,示例如下。 Bash Python # 步骤一,获取access_token,替换下列示例中的应用API Key与应用Secret Key curl 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]' # 步骤二,调用...
在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。REST API 要运行 REST API，你需要安装 Flask。pip install flask 然后运行：python restapi.py 在浏览器中打开http://localhost:8000/docs 来查看 API 文档。注意事项 确保你的系统满足所有依赖项和 CUDA 要求。如果你遇到问题，可以查看项目的 GitH...
使用api_server.py脚本部署API 下面的api_server.py和utils.py放在同级目录下 你需要在下描代码中修改你本地的模型路径,修改这个 MODELPATH = os.environ.get('MODELPATH', 'D:\LLM-GPU\chatglm3-6b') D:\LLM-GPU\chatglm3-6b 是我本地的路径,修改为你自己的。
可以通过运行仓库中的openai_api.py进行部署: 代码语言:javascript 复制 python openai_api.py 进行API调用的示例代码为 代码语言:javascript 复制 importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm3...
优化后的模型可以直接在平台上进行部署,并通过API接口与外部应用进行交互。此外,平台还提供了丰富的监控与管理功能,帮助用户实时了解模型的运行状态及性能表现。 七、总结 本文详细介绍了ChatGLM3-6B模型的部署流程与高效微调方法,并探讨了千帆大模型开发与服务平台在模型部署中的应用。通过本文的介绍,相信用户可以更加...
进行API 调用的示例代码为 importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm3-6b",messages=[{"role":"user","content":"你好"}],stream=True):ifhasattr(chunk.choices[0].delta,"content...
在/root/autodl-tmp路径下新建api.py文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件。下面的代码有很详细的注释,大家如有不理解的地方,欢迎提出issue。 from fastapi import FastAPI, Request from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM ...
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 importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm3-6b",messages=[{"role":"user","...