昇思25天学习打卡营第21天|linchenfengxue
本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。可以修改下列参数和prompt体验模型。这样可以实现一个简单的应用。下载权重大约需要10分钟。
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MindNLP ChatGLM-6B StreamChat
本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。
1 环境配置
%%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
!export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
2 代码开发¶
下载权重大约需要10分钟
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
这样可以实现一个简单的应用
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