昇思学习打卡营第28天|基于 MindNLP 和 ChatGLM-6B 实现 StreamChat

        在当前技术环境下，AI 大模型的应用不仅需要研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI 大模型的应用能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。本文将以 MindNLP 框架为例，介绍如何使用 ChatGLM-6B 模型实现一个简单的聊天应用，并演示其具体的使用场景和实现方法。

使用场景

        本案例展示了如何使用 MindNLP 和 ChatGLM-6B 模型构建一个聊天机器人应用。这样的应用可以用于智能客服、在线助理和社交聊天等场景，通过 AI 技术实现与用户的自然语言交流。

环境配置

        首先，我们需要配置实验环境。确保安装了必要的库，并且使用最新版本的 MindSpore。

%%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
!pip install mdtex2html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

代码开发

        下载 ChatGLM-6B 模型并进行加载。这一步可能需要一些时间，请耐心等待。

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")

        加载完成后，我们可以定义一个简单的聊天函数，并通过 Gradio 库构建一个交互界面。

# 定义聊天函数
def chat(prompt, history=[]):
    response, _ = model.chat(tokenizer, prompt, history=history, max_length=50)
    return response
 
# 使用 Gradio 构建交互界面
gr.Interface(fn=chat, inputs="text", outputs="text", title="MindNLP ChatGLM-6B StreamChat").launch()

模型推理

        我们可以通过以下代码进行推理，体验模型的效果。

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

结果

学习心得：通过本案例的实践，我们可以更深入地理解 AI 大模型在自然语言处理中的应用。使用 MindNLP 框架和 ChatGLM-6B 模型，我们能够快速实现一个功能强大的聊天机器人。希望这篇博文能帮助读者更好地掌握 AI 大模型的应用技巧，为日后的研究和开发提供参考。通过不断的学习和实践，我们能够更好地将 AI 技术应用到实际场景中，提升产品的智能化水平。

如果你觉得这篇博文对你有帮助，请点赞、收藏、关注我，并且可以打赏支持我！

欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。

谢谢大家的支持！