flask blueprint 中使用ChatGLM-6B
时间: 2023-05-31 09:02:36 浏览: 131
ChatGLM-6B的库
作为一个 AI 模型,ChatGLM-6B 可以被集成到 Flask 应用中,以实现智能对话。下面是一个使用 Flask blueprint 和 ChatGLM-6B 的示例:
```python
from flask import Blueprint, jsonify, request
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 创建 blueprint
chat_bp = Blueprint('chat', __name__)
# 加载 ChatGLM-6B 模型
model_engine = "text-davinci-002" # 或者 "text-curie-001" 或 "text-babbage-001"
model = openai.Completion.create(engine=model_engine)
# 定义路由
@chat_bp.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
# 获取请求中的用户输入
user_input = request.json['user_input']
# 使用 ChatGLM-6B 模型生成回复
prompt = f"Dialogue with AI:\nUser: {user_input}\nAI:"
response = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# 提取模型生成的回复
ai_response = response.choices[0].text.strip()
# 返回回复给用户
return jsonify({'response': ai_response})
```
在上面的示例中,我们首先导入 `Blueprint` 类和 `jsonify` 函数,然后创建了一个名为 `chat_bp` 的 blueprint 对象。我们还导入了 OpenAI 的 Python 包,并使用 API 密钥进行身份验证。
接下来,我们通过调用 `openai.Completion.create()` 方法来加载 ChatGLM-6B 模型。我们将模型引擎指定为 `text-davinci-002`,但你也可以选择 `text-curie-001` 或 `text-babbage-001`。
最后,我们定义了一个名为 `chat()` 的路由,并在其中使用 ChatGLM-6B 模型生成回复。我们将用户输入作为 prompt,然后将生成的回复作为 JSON 对象返回给客户端。
要使用上述示例,请将其保存为 Python 文件,并将其作为 Flask 应用的一部分运行。你可以使用 Postman 或类似的工具向 `/api/chat` 路由发送 POST 请求,并将用户输入作为 JSON 数据传递。Flask 应用将使用 ChatGLM-6B 模型生成回复,并将其作为 JSON 对象返回给客户端。
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