清华大学开源chat

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'])