temperature(温度)、top_p(截断概率)和top_k(截断数量):这些参数的作用与chat接口函数相同,用于控制模型生成文本的随机性、多样性和一致性。 总结: 通过本文的解析,我们了解了ChatGLM3-6B模型中的chat和stream_chat接口函数的调用参数。在实际应用中,我们可以根据具体的需求和场景来设置这些参数,以便充分发挥模型的效...
steam_chat 接口 () 中, ChatGLM-6B 完成一轮对话, 由输入的 query 经过流式接口, 得到 response 的框架如 下图所示。chat() 接口与stream_chat() 的区别很小,默认都是采用next_tokens = torch.multinomial(probs, num_samples=1).squeeze(1)来获取 next_tokens,即 is_sample_gen_model。两种接口的区别...
ChatGLM-6B完成一轮对话,由输入的query经过流式输出接口steam_chat() 得到response的框架如下所示: 图2、ChatGLM-6B流式输出接口完成对话的框架 三、chat()接口 从代码上来讲,stream_chat()和chat()两种接口的区别很小,默认都是采用next_tokens = torch.multinomial(probs, num_samples=1).squeeze(1)来获取n...
chatglm2 stream-chat调用示例import streamlit as st import numpy as np from transformers import pipeline #初始化ChatGLM2模型 chat_glm2 = pipeline('chatglm2', 'xlm-roberta-base') #定义输入框和按钮 input_text = st.text_input('请输入问题') submit_button = st.button('提交') if submit_...
.chat 调用分析: 代码语言:javascript 复制 In [1]: q = '你好' In [2]: r, his = model.chat(tokenizer, q) In [3]: r Out[3]: '你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。' In [4]: his Out[4]: [('你好', '你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B...
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'...
ChatGLM3-6B 本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B,这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型,它凭借创新的GLM(Gated Linear Units with Memory)架构及庞大的60亿参数量,在对话理解与生成能力上表现卓越。 ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景,实现流畅的人机互动,还具备函数调用以及代...
importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm2-6b",messages=[ {"role":"user","content":"你好"} ],stream=True):ifhasattr(chunk.choices[0].delta,"content"):print(chunk.choices...
ChatGLM2-6B/chatglm2-6b"fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel# 载入Tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)fromIPython.displayimportdisplay, Markdown, clear_outputdefdisplay_answer(model, query, history=[]):forresponse, historyinmodel.stream_chat(...
第二步：验证是否可以调用chatGLM4的API成功 from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key")response = client.chat.completions.create(model="glm-4",messages=[{"role": "user","content": "你好！你叫什么名字"}],top_p=0.7,temperature=0.9,stream=False,max_tokens=2000,...