为了测试ChatGLM3-6B模型API的效果,我们首先需要在API提供商的官方网站上注册账号并获取API密钥。获取密钥后,我们可以按照API文档中的说明,使用HTTP客户端(如Postman、curl等)发送请求,并观察返回结果。 以下是一个简单的文本生成API调用示例: 使用HTTP客户端发送GET请求至指定API接口: GET https://api.example.com/...
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。 api_server.py importosimporttimeimport...
虽然这个测试难度不高,但也看的出ChatGLM3-6B的强悍了。 特别是可以在本地部署并提供OpenAI兼容的API,对利用langchain框架提供了极大便利性。
注意这里的端口号,如果你是在AutoDL部署的程序,需要将端口号修改为6006,然后才能通过AutoDL提供的“自定义服务”在外网访问,端口号在openai_api_demo/api_server.py 文件的最末尾。 修改后重启API服务,然后在AutoDL的容器实例列表中点击“自定义服务”,即可获取外网访问地址。 调用API服务 这里还是以Python为例,首先使...
861 -- 47:31 App Agent+RAG大模型落地应用实践经验分享(超级干货) 352 -- 16:56 App 小白实现 LightRAG + Ollama 本地化部署与调用在线API【Part Ⅳ】(使用在线API: 智谱 & SiliconFlow 完成中文文档解析)浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
草凡博客:https://www.caovan.com草凡商城:https://shop.caovan.com, 视频播放量 939、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 4、收藏人数 12、转发人数 2, 视频作者 玩科技的舒, 作者简介 博客:https://www.caovan.com 官网:https://www.caovan.cn,相关视频:使用Ollama搭建
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 GitHub 存储库中的 README.md 或 docs 文件夹中的文档。以上步骤应该可以帮助...
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。 然后运行: 在浏览器中打开 http://localhost:8501 来访问 Streamlit 界面。
现在你可以运行模型了。ChatGLM3-6B 提供了多种运行方式,包括命令行界面、Streamlit 界面和 REST API。 命令行界面 运行以下 Python 脚本来启动命令行界面: python basic_demo\clidemo.py Streamlit 界面 要运行 Streamlit 界面,你需要安装 Streamlit。
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 ...