清华大学开源chat

时间: 2023-11-07 11:04:26 浏览: 126

清华大学开源的ChatGLM2-6B软件是一个AI聊天机器人,让用户可以与其进行对话交流。要安装这个软件,你需要一台配置符合要求的电脑,并从hugging face下载所有所需文件,并将其放在model文件夹下。如果下载速度较慢,你还可以使用国内清华云源进行下载。安装完成后,你就可以开始使用这个聊天机器人了。

相关问题

flask程序如何对接清华大学开源的chatGLM?

要在Flask程序中对接清华大学开源的ChatGLM,你需要使用Python的requests库向ChatGLM的API发送HTTP请求。以下是一个简单的示例代码:

import requests

def interact_with_chatglm(message):
    url = "https://models.ssdg.site/api/chatGPT"
    data = {
        "messages": [{"role": "user", "content": message}]
    }

    response = requests.post(url, json=data)
    response_data = response.json()
    reply = response_data['messages'][0]['content']
    return reply

# 在Flask中使用时,可以将用户的输入作为参数传递给interact_with_chatglm函数
# 然后将返回的回复作为响应返回给用户

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_message = request.form['message']
    reply = interact_with_chatglm(user_message)
    return jsonify({'reply': reply})

这是一个基本的示例代码,你可以根据需要进行修改和定制。注意,清华大学开源的ChatGLM可能有不同的API细节和参数设置,请确保你参考了官方文档或相关资源来正确使用。

清华大学的deepseek 从入门到精通

清华大学 DeepSeek 项目学习路径

一、基础知识准备

对于希望深入了解并熟练掌握DeepSeek的人士而言,具备一定的编程基础和机器学习概念是非常有帮助的。如果读者对Python编程语言以及基本的数据结构有所了解,则可以更快地上手实践。

二、获取官方资源

通过访问官方网站或相关页面下载《DeepSeek:从入门到精通》PDF文件[^2]。该文档由清华大学权威机构联合发布,提供详尽的操作指导和技术细节说明,是不可或缺的学习材料之一。

三、在线体验环境配置

用户能够直接登录至指定网址https://chat.deepseek.com来尝试使用DeepSeek服务[^1]。无需安装额外软件,在线平台支持即时交互测试不同类型的请求指令及其返回结果。

四、理解核心组件与工作原理

熟悉DeepSeek架构中的各个组成部分,比如预训练模型的选择依据;同时也要关注于如何构建有效的查询语句——即所谓的“提示词”,这直接影响着最终得到的回答质量高低。

五、高级特性探索

随着技能水平逐步提高,可进一步研究有关自定义微调特定领域内专用版本的方法论,或是参与社区交流分享经验心得,共同促进整个生态系统的健康发展。

六、实际案例分析

参考书中给出的具体应用场景实例,如数据挖掘、知识管理和市场趋势预测等方面的成功故事,有助于加深理论认知并将所学应用于解决现实世界中存在的挑战性问题上[^3]。

# Python代码示例:简单展示如何连接API接口发送请求给DeepSeek服务器端口
import requests

def query_deepseek(prompt_text):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/query"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
        'prompt': prompt_text,
        'model_version': 'R1'  # 使用开源版R1模型进行对话
    }
    
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    return response.json()

if __name__ == "__main__":
    result = query_deepseek("你好,请问你是谁?")
    print(result['response'])
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内容概要:这篇文档详细介绍了使用Matlab实现人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络并结合核密度估计(KDE)进行多置信区间多变量回归预测的具体方法。该项目旨在通过集成优化算法(ABC)、BP神经网络和KDE,解决传统BP神经网络的不足之处,如易陷入局部最优、训练速度慢及过拟合等问题。主要内容包括:人工蜂群算法的初始化和优化过程,BP神经网络的设计与训练,核密度估计的运用,具体的代码实现,以及GUI界面设计等。 适用人群:熟悉Matlab编程和机器学习基础知识的研发人员和技术专家,特别是那些致力于改进神经网络在多变量回归和预测中表现的人士。 使用场景及目标:①解决BP神经网络在多变量回归中的常见难题,例如预测精度低、过拟合、计算效率低下等;②通过结合ABC和KDE,优化BP神经网络模型,增强模型对非标准数据分布的鲁棒性,并提供更准确的回归区间估计;③实现实时数据流处理、可视化展示、自动模型更新等功能,使模型能在工业、金融等多个领域发挥高效的预测和分析作用。 其他说明:文中提供的代码示例全面覆盖了从数据准备、模型搭建、训练到最后的结果可视化等一系列环节。同时强调了在实际应用中应注意的事项,比如合理的参数调整以防止过拟合问题、核密度估计可能带来较大的计算成本等问题。除此之外,还讨论了未来研究的方向,如引入更多先进的优化算法,增强模型解释力以及探索跨平台部署的可能性。
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