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前言

本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。

一、环境配置

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

配置网络线路：

!export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

二、代码开发

代码如下（示例）：

!pip install mindnlp
!pip install mdtex2html
import mindnlp
from mindnlp.transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2html

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('ZhipuAI/ChatGLM-6B', mirror="modelscope").half()
model.set_train(False)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ZhipuAI/ChatGLM-6B', mirror="modelscope")

可以修改下列参数和prompt体验模型

prompt = '你好'
history = []
response, _ = model.chat(tokenizer, prompt, history=history, max_length=20)
response

结果为：

总结与感想

今天学习了如何利用MindNLP和ChatGLM-6B来构建一个聊天应用的相关代码。通常查阅资料，我了解到ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI联合研发的产品，是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型。这个模型使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。