model.chat(

`model.chat()` 是大模型（如来自 Hugging Face 的预训练语言模型）中的一种交互方式，它用于与用户进行文本对话。该函数通常用于连续对话场景，结合用户的输入（`query`）和可能的历史对话记录（`history`），生成响应。

代码样例展示了如何使用这个函数：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 设定设备（GPU 或 CPU）
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 加载模型和分词器
model_path = "./model/chatglm-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, device_map=device)

# 调用chat()函数，初始对话开始
response, _ = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])  # 历史为空列表表示首次对话
print(response)  # 输出模型生成的回应

# 如果有历史对话，可以这样继续：
history.append(response)  # 添加当前的响应到历史
new_query = "你好吗？"  # 用户的新输入
response, history = model.chat(tokenizer, new_query, history=history)
print(response)

在每次调用时，`model.chat()` 函数会基于之前的对话历史生成新的回复。`history` 参数存储了过去的对话片段，这有助于模型理解上下文并生成连贯的对话。如果要使用 `stream_chat()` 方法，可能会涉及实时更新对话历史和连续生成响应的过程。参阅参考资料以了解更多信息[^1]。