微信小程序接入本地部署大模型

### 微信小程序接入本地部署大模型的实现方案

#### 1. 架构设计
为了将本地部署的大模型集成到微信小程序中，通常采用客户端-服务器架构。具体来说，微信小程序作为前端界面负责收集用户输入并展示结果；而实际的计算工作则由后端服务器完成。通过HTTP请求的方式，可以有效地连接这两部分[^4]。

#### 2. 后端服务构建
在服务器上安装Flask框架来创建API接口，用于接收来自微信小程序的数据传输。当接收到新的查询时，先对该数据进行必要的预处理操作（如格式转换），之后将其送入已加载好的LLMs模型中执行推理任务。最后，将得到的结果封装成JSON对象并通过响应消息发送回给前端显示。

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)

model_name_or_path = "path_to_your_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_text = data['input']
    
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    response = {"output": result}
    return jsonify(response)

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

#### 3. 前端开发指南
对于微信小程序而言，主要利用`wx.request()`函数发起网络请求至上述建立的服务地址。这里需要注意设置合适的超时时间和错误处理机制以应对可能出现的各种异常情况。此外，考虑到用户体验，在等待期间可适当加入loading动画提示用户当前状态[^2]。

// 在页面逻辑文件(.js)内定义获取预测的方法
function getPrediction(inputText){
  wx.showLoading({
    title: '正在思考...',
  })
  
  const url = 'http://your_server_ip:8080/predict';
  wx.request({
    url,
    method: 'POST',
    header: {
      'content-type': 'application/json'
    },
    data: JSON.stringify({input: inputText}),
    success(res){
      console.log('success:', res.data);
      wx.hideLoading();
      
      // 更新UI显示预测结果...
    },
    fail(err){
      console.error('error:', err);
      wx.showToast({
        icon:'none',
        title:"请求失败",
      });
      wx.hideLoading();
    }
  })
}