p = pipeline.chat([chatglm_cpp.ChatMessage(role="user", content="海南在哪里")])print(p.content) API Server模式: 安装组件:pip install 'chatglm-cpp[api]' 启动基于LangChain Api的接口服务程序: MODEL=./chatglm2-ggml.bin uvicorn chatglm_cpp.langchain_api:app --host 127.0.0.1 --port 800...
2.2 图1中8~13的过程:输入query,在知识库中查询到topk, 模板生成新的prompt. 运行python api.py,参考测试用例 请求接口: IP:/local_doc_qa/local_doc_chat { "knowledge_base_id": "test", "question": "写一个小仙女的故事", "history": [] } ---核心代码 langchain-ChatGLM/chains/local_doc_...
首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个函数接受model_name、temperature、max_tokens和callbacks等参数,这些参数是OpenAI API调用的典型参数。如果get_ChatOpenAI的实现是通过...
此外,Langchain-ChatGLM还支持AIP部署。可以使用以下命令执行api.py脚本: !python api.py 七、WebUI中验证结果 1. 当我们未加载知识库时,我们可以向机器人提出问题,例如“请列举10个工业互联网典型的应用场景”。回答基于模型本身训练数据,如下: 2. 当我们加载知识库后,我们可以向机器人提出相同的问题。此时,机器...
st.chat_input函数捕获用户输入,然后处理以模拟向chatglm3-6b模型发送消息并接收响应。实际上与chatglm3-6b或任何其他LLM的集成,需要调用适当的API或函数,根据用户的输入和对话历史获取模型的响应。具体的示例代码可以参考这个链接。 希望这些信息对您有所帮助,如果有任何其他问题,欢迎继续提问。
随后,利用LangChain的Chain类定义链式操作:首先从外部源提取数据,并将其作为上下文信息传递给ChatGLM模型以生成对话。 最后,在Chain中借助requests库调用部署在PAI-EAS上的ChatGLM服务API。 2024-07-26 21:44:17 发布于山东 举报 赞同 42 评论 打赏 游客
LiteChain:构建LLMs应用的轻量级LangChain,Superagent : 轻松构建AI代理,创建机器人,ChatGLM-RLHF:对ChatGLM直接使用RLHF提升或降低目标输出概率。 先看一下一个有意思的开源项目: Geek-AI: 套壳之王!AI 助手全套开源解决方案。 项目简介 ChatGPT-PLUS 基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案,...
通过PAI-EAS,您可以将模型快速部署为RESTful API,再通过HTTP请求的方式调用该服务。PAI-EAS提供的弹性扩缩容和蓝绿部署等功能,可以支撑您以较低的资源成本获取高并发且稳定的在线算法模型服务。同时,PAI-EAS还提供了资源组管理、版本控制及资源监控等功能,便于将模型服务应用于业务。作者...
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...
它的核心是一系列高效的人工智能模型和平台,包括ChatterBot、GPT、Claude、langchain、chatglm、text-generation-webui、讯飞星火、智谱AI、谷歌Bard、文心一言、通义星尘、通义千问、千帆大模型、Gemini、Kimi Chat、QAnything、koboldcpp、FastGPT、Ollama、One-API。这些模型既可以在本地运行,也可以通过云端服务提供...