码农知识堂 - 1000bd
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  • 昇思25天学习打卡营第22天|MindNLP ChatGLM-6B StreamChat


    这节课程是介绍“基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用”
    课程包括环境配置和代码开发两部分内容
    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
    

    配置网络线路

    !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
    

    最后两项在运行后产生报错,报错的原因未知。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/gpsicp/article/details/140450307
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