glm6b model.stream_chat 异步推理，怎么写

您可以使用asyncio库来实现异步推理。以下是一个简单的例子：

import asyncio
import json
import requests

async def predict(input_text):
    # 构建请求数据
    data = {
        "inputs": input_text,
        "parameters": {
            "max_response_length": 50,
            "do_sample": True,
            "num_return_sequences": 1
        }
    }
    headers = {"Content-type": "application/json"}

    # 发送异步请求
    response = await loop.run_in_executor(None, requests.post, 
                                           "https://api-inference.huggingface.co/models/microsoft/DialoGPT-medium/", 
                                           data=json.dumps(data), headers=headers)

    # 解析响应
    response = json.loads(response.content.decode('utf-8'))
    return response["generated_text"][0]["text"]

async def main():
    while True:
        input_text = input("You: ")
        if input_text.strip() == "":
            continue
        response = await predict(input_text)
        print("Bot: " + response)

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

在此示例中，我们定义了一个名为`predict`的异步函数，它接受一个输入文本并返回一个响应文本。在该函数中，我们首先构建了一个包含请求数据的字典，并将其作为JSON字符串发送到Hugging Face API。我们使用`run_in_executor`方法将异步请求转换为同步请求。该方法接受一个可调用对象和一些参数，并在执行器（默认为线程池）中运行该对象。

在`main`函数中，我们使用一个无限循环来等待用户输入，然后调用`predict`函数来获取响应并输出到控制台。在主函数中，我们使用`asyncio.get_event_loop()`来获取事件循环对象，然后使用`run_until_complete`方法来运行主函数。这将启动事件循环并等待直到我们退出程序。