北京智谱华章科技有限公司近期宣布,将旗下GLM-4-Flash大型语言模型的API接口免费向公众开放,以推动大型模型技术的普及和应用。 GLM-4-Flash模型在速度和性能上都展现出显著的优势,特别是在推理速度方面,通过采用自适应权重量化、并行处理技术、批处理策略和投机性采样等优化措施,实现了高达72.14token/s的稳定速度,这一...
{'api_base_url': 'http://localhost:8888/v1', 'api_key': 'EMPTY', 'local_model_path': '/data/dataroot/models/THUDM/chatglm2-6b'} 当前Embbedings模型: m3e-base @ cuda 服务端运行信息: OpenAI API Server: http://127.0.0.1:8888/v1 请确认llm_model_dict中配置的api_base_url与上面地...
这里我们使用的是ChatGLM3-6B自带的一个API示例程序,这个程序中有一个参考OpenAI接口规范开发的API服务,我们可以直接使用OpenAI的客户端进行调用,这避免了很多学习成本,降低了使用难度。 启动API服务 首先修改程序中的模型目录,在下载程序中找到文件 openai_api_demo/api_server.py,修改 MODEL_PATH 为你的模型存放地址。
如果你想更进一步了解 GLM-4-9B 系列开源模型,本开源仓库通过以下内容为开发者提供基础的 GLM-4-9B的使用和开发代码 base: 在这里包含了 使用transformers 和 vLLM 后端的交互代码 OpenAI API 后端交互代码 Batch 推理代码 composite_demo: 在这里包含了 GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示...
安装成功后,启动“Anaconda Navigator”,在其中点击“Environments”->”base(root)” ->”Open Terminal”,打开终端。 这是一个命令行工具,我们将主要在这里边通过执行命令安装ChatGLM3-6B。 然后我们还需要从Github上下载代码到本地,推荐使用Git,没有Git的同学可以先去安装一个:git-scm.com/。当然直接从Github下...
}# 创建OpenAI客户端,获取API Key请看文章最后client = OpenAI(api_key='no-need-key', base_url="http://127.0.0.1:6006/v1")# 定义请求GPT的通用方法defcreate_completion():returnclient.chat.completions.create( messages=messages, model='chatglm3-6b', ...
template=template)# 启动FastAPI应用# 用6006端口可以将autodl的端口映射到本地,从而在本地使用apiuvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1)# 在指定端口和主机上启动应用 执行该py文件,出现以下结果表示服务启动成功: 此时打开AutoDL的容器实例页面,点击运行该服务的服务器实例右边的自定义服务按钮...
OpenAI API / Zhipu API Demo 我们已经推出了 OpenAI / ZhipuAI 格式的 开源模型 API 部署代码,可以作为任意基于 ChatGPT 的应用的后端。 目前,可以通过运行仓库中的api_server.py进行部署 cdopenai_api_demo python api_server.py 同时,我们也书写了一个示例代码,用来测试API调用的性能。
目前 ChatGLM是基于 Base 模型进行有监督微调(SFT)训练而来。而ChatGPT是基于人工反馈的强化学习(RLHF...
(api_key=self.zhipuai_api_key,# 填写您的 APIKey)exceptImportError:raiseRuntimeError("Could not import zhipuai package. ""Please install it via 'pip install zhipuai'")def_generate(self,messages:List[BaseMessage],stop:Optional[List[str]]=None,run_manager:Optional[CallbackManagerForLLMRun]=...