max_tokens(最大生成令牌数):与chat接口函数相同,该参数用于限制模型生成的文本长度。 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...
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(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,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。')] In [5]: q = '你可以做什么?' In [6]: r, his =...
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进行处理。具体可以看这位大佬的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/664233831 history =[system_info]
.stream_chat 调用分析: In [133]: q = '你好' In [134]: it = model.stream_chat(tokenizer, q) In [135]: for r, his in it: print(r); print(his) 你 [('你好', '你')] 你好 [('你好', '你好')] 你好 [('你好', '你好 ')] ... 你好 !我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高...
简介: ChatGLM2 源码分析:`ChatGLMForConditionalGeneration.chat, .stream_chat` .chat 调用分析: 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]: ...
In [25]: q ='你可以做什么?'In [26]: it = model.stream_chat(tok, q, history=his) In [27]:forr, hisinit:print(repr(r));print(repr(his))'\n'[{'role':'user','content':'你好'}, {'role':'assistant','metadata':'','content':'你好👋!很高兴见到你,有什么我可以帮你的吗?
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...
其实现基本原理为,通过制定任务实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取,并为每个任务设计了2个步骤的prompt-pattern,第一步用于识别类型,第二步用于识别指定类型的值。将抽取的任务定义(抽取要素)进行prompt填充,然后调用chatgpt接口,在取得结果后进行规则解析,结构化相应答案。