一、ChatGLM-6B生成回复的两种接口stream_chat()和chat() stream_chat():流式输出回复,这种方式与ChatGPT的方式有些类似,可以看到生成回复的过程; chat():一次输出全部回复; 在文件cli_demo.py中,默认是采用接口stream_chat(),但是也可以改为使用chat()接口,代码如下: if 0: count = 0 for response, histo...
当设置为较高的值时,模型将考虑更多的令牌进行生成;当设置为较低的值时,模型将只考虑概率最高的几个令牌进行生成。 二、stream_chat接口函数参数说明 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...
# 编写Gradio调用函数 #采用流聊天方式(stream_chat)调用模型,使得生成答案有逐字生成的效果 def predict(input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history): chatbot.append((parse_text(input), "")) for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input, history, max_length=max_length,...
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...
MindNLP ChatGLM-6B StreamChat本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。 安装mindnlppip install mindnlp安装mdtex2htmlpip install mdtex2html配置网络线路export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com代…
报错的第48行是这个循环的开始,应该是model.stream_chat调用失败 for response, history, past_key_values in model.stream_chat(tokenizer, query, history=history, past_key_values=past_key_values, return_past_key_values=True): if stop_stream: stop_stream = False break else: print(response[current_...
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...
AttributeError: 'ChatGLMForConditionalGeneration' object has no attribute 'stream_chat' Environment - OS: - Python:3.8 - Transformers:4.6.1 - PyTorch:11.7 - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) : Anything else? No response 910allen commented Mar 21...
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py -t /root/autodl-tmp cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer.model -t /root/autodl-tmp cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer_config.json -t /root/autodl-tmp 1. 2. 3. 4. 5.
'transformer.layers.8.attention.rotary_embeddings.inv_freq', 'transformer.layers.27.attention.rotary_embeddings.inv_freq', 'transformer.layers.7.attention.rotary_embeddings.inv_freq', 'transformer.layers You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictio...