chatGLM6b 有api吗

ChatGLM6b 是 CSDN 基于 GPT-3 模型开发的聊天机器人，目前它没有公开的 API 接口供开发者调用。但是，你可以尝试使用 GPT-3 模型的其他实现，如 OpenAI 的 GPT-3 API，它提供了一些公开的 API 接口供开发者调用。你可以根据自己的需求选择合适的 API 接口进行调用。需要注意的是，GPT-3 API 的使用需要进行注册并获得访问密钥，而且使用是需要付费的。

相关问题

ChatGLM-6B的API如何获取

### 获取并使用 ChatGLM-6B API 接口

对于希望利用 ChatGLM-6B 进行开发的应用程序来说，除了通过 Python 脚本直接调用模型外，还可以考虑使用 RESTful 风格的 Web 服务来提供 API 访问。然而，当前官方并没有直接发布针对 ChatGLM-6B 的专用 API[^1]。

为了实现这一目标，开发者可以自行搭建基于 Flask 或 FastAPI 等框架的服务端应用，并将上述提到的加载模型逻辑封装成 HTTP 请求处理函数，在服务器上部署该应用程序之后即可对外暴露 API 接口供其他客户端调用。下面是一个简单的例子展示如何构建这样的 API：

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

app = Flask(__name__)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
model = model.eval()

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    query = data.get('query')
    history = data.get('history', [])
    
    try:
        response, new_history = model.chat(tokenizer, query, history=history)
        return jsonify({"response": response}), 200
    
    except Exception as e:
        return str(e), 500


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

此代码片段展示了如何创建一个简易的聊天机器人 API 服务，它接收 POST 请求中的 JSON 数据作为输入参数，其中包含用户的查询以及可能存在的历史对话记录；随后调用 `model.chat()` 方法生成回复，并返回给请求方。需要注意的是，实际生产环境中还需要考虑到安全性、性能优化等方面的问题。

另外，如果不想自己动手建立这套机制，则可以选择第三方平台提供的类似功能，比如 Hugging Face 提供了 Model Hub 和 Inference API 功能，允许用户上传自己的模型并通过其基础设施获得便捷高效的在线推理能力。不过这通常涉及到额外的成本支出和隐私考量等问题[^3]。

langchain-chatchat0.3.0+chatGLM6b部署

### 部署 Langchain-Chatchat 0.3.0 和 ChatGLM 6B

#### 安装依赖库
为了成功部署 Langchain-Chatchat 0.3.0 并运行 ChatGLM 6B 模型，需先安装必要的 Python 库。建议创建一个新的虚拟环境来管理这些依赖项。

pip install -r requirements.txt

此命令会依据 `requirements.txt` 文件中的列表自动下载并配置所需的软件包[^2]。

#### 下载预训练模型
接下来要获取 ChatGLM 6B 模型权重文件。这可以通过克隆 Hugging Face 上托管的仓库完成：

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k /your_path/chatglm2-6b

上述指令将把指定路径下的存储库复制到本地机器上，其中包含了用于初始化大型语言模型所需的数据集和参数设置[^3]。

#### 修改 Peft 文件夹以支持 P-Tuning
由于 FastChat 使用特定方式加载自定义调整后的模型版本，在某些情况下可能无法直接读取由其他工具生成的结果。针对这种情况，LangChain Chatachat 社区提供了详细的指导文档说明如何适配不同类型的微调方法，特别是对于不完全遵循标准接口实现的情况进行了特别处理[^4]。

具体操作涉及编辑源码内的几个关键位置，确保能够识别来自外部插件或框架所提供的特殊格式化输入。这部分工作通常需要具备一定编程基础以及对内部架构有一定了解才能顺利完成。

#### 启动服务端口监听
最后一步是在服务器端启动应用程序实例，使其可以接收客户端请求并向其返回预测结果。一般而言，开发者会选择 Flask 或者 FastAPI 这样的轻量级 Web 框架作为 HTTP 接口层，并通过 gunicorn 等 WSGI 服务器增强性能表现。

from langchain_chatchat import app

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)

这段简单的脚本展示了如何快速搭建起一个基于 Langchain-Chatchat 的 RESTful API 服务平台[^1]。