https://github.com/ypwhs/creativechatglm
👋 欢迎来到 ChatGLM 创意世界！你可以使用修订和续写的功能来生成创意内容！
https://github.com/ypwhs/creativechatglm
chat chat-application chatbot chatglm chatglm2 chatglm3 chatgpt
Last synced: 8 days ago
JSON representation
👋 欢迎来到 ChatGLM 创意世界！你可以使用修订和续写的功能来生成创意内容！
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ypwhs/creativechatglm
- Owner: ypwhs
- License: apache-2.0
- Created: 2023-03-26T06:49:32.000Z (about 2 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-07-08T08:10:57.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-03-31T09:04:56.635Z (15 days ago)
- Topics: chat, chat-application, chatbot, chatglm, chatglm2, chatglm3, chatgpt
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 150 KB
- Stars: 247
- Watchers: 8
- Forks: 32
- Open Issues: 21
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# 💡Creative ChatGLM WebUI
👋 欢迎来到 ChatGLM 创意世界！你可以使用修订和续写的功能来生成创意内容！
* 📖 你可以使用“续写”按钮帮 ChatGLM 想一个开头，并让它继续生成更多的内容。
* 📝 你可以使用“修订”按钮修改最后一句 ChatGLM 的回复。
# 环境配置
## 离线包
此安装方法适合：
* 非开发人员，不需要写代码
* 没有Python经验，不会搭建环境
* 网络环境不好，配置环境、下载模型速度慢
| 名称 | 大小 | 百度网盘 | 备注 |
|--------------|---------| ---- |----------------------------------------|
| **小显存离线包** | 5.3 GB | [点击下载](https://pan.baidu.com/s/1fI1JWBE7KP7cJsoD-dL38g?pwd=cglm) | chatglm2-6b-int4 离线包，显存需求 8GB |
| 大显存离线包 | 11.5 GB | [点击下载](https://pan.baidu.com/s/10oUwW2DUMDFk3RuIkaqGbA?pwd=cglm) | chatglm3-6b 离线包，显存需求 16GB |
| 长文本离线包 | 11.5 GB | [点击下载](https://pan.baidu.com/s/1kbeTdPcUmYd16IE0stXnTA?pwd=cglm) | chatglm3-6b-128k 离线包，显存需求 16GB |
| **GLM4 离线包** | 16.98GB | [点击下载](https://pan.baidu.com/s/1iGCzB5DO2sGCzKtARvTXnw?pwd=cglm) | GLM-4-9B 离线包，INT4 加载，显存需求 10GB |
| 环境离线包 | 2.6 GB | [点击下载](https://pan.baidu.com/s/1Kt9eZlgXJ03bVwIM22IR6w?pwd=cglm) | 不带权重的环境包，启动之后自动下载 chatglm2-6b-int4 权重。 |
除了这些一键环境包之外，你还可以在下面下载更多模型的权重。
* 百度网盘链接：[https://pan.baidu.com/s/1pnIEj66scZOswHm8oivXmw?pwd=cglm](https://pan.baidu.com/s/1pnIEj66scZOswHm8oivXmw?pwd=cglm)
下载好环境包之后，解压，然后运行 `start_offline.bat` 脚本，即可启动服务：
如果你想使用 API 的形式来调用，可以运行 `start_offline_api.bat` 启动 API 服务：
## 虚拟环境
此安装方法适合已经安装了 Python，但是希望环境与系统已安装的 Python 环境隔离的用户。
点击查看详细步骤
首先启动 `setup_venv.bat` 脚本，安装环境：
然后使用 `start_venv.bat` 脚本启动服务：
## Python 开发环境
此项配置方法适合代码开发人员，使用的是自己系统里安装的 Python。
环境配置参考官方链接：[https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)
配置好之后，运行 `app.py` 开始使用，或者使用 IDE 开始开发。
# 用法介绍
## 续写
### 原始对话
如果你直接问 ChatGLM：“你几岁了？”
它只会回答：“作为一个人工智能语言模型，我没有年龄，我只是一个正在不断学习和进化的程序。”
### 续写对话
而如果你给它起个头：“我今年”
它就会回答：“我今年21岁。”
### 使用视频
## 修订
### 原始对话
如果你直接跟 ChatGLM 说：“你是谁？”
它会回答：“我是一个名为 ChatGLM-6B 的人工智能助手，是基于清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练的语言模型开发的。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。”
你再问它：“你几岁了？”
它只会说：“作为一个人工智能助手，我没有年龄，因为我只是一个程序，没有实际的肉体或生命。我只是一个在计算机上运行的程序，专门设计为回答用户的问题和提供相关的帮助。”
### 修改对话
你可以改变它的角色，比如你通过“修订”功能，将它的回复改成：“我是杨开心。”
然后你再问它：“你几岁了？”
它就会回答：“我今年15岁。”
### 使用视频
### 重新对话
你可以按照某个输入，重复生成对话，从而拿到满意的结果。
### 使用视频
# 实现原理
这个方法并没有训练，没有修改官方发布的权重，而只是对推理的函数做了修改。
续写的原理是，将用户的输入直接设置为 `history[-1][1]`，模拟模型自己的部分输出，然后继续走之后的推理函数 `stream_chat_continue` [code](https://github.com/ypwhs/CreativeChatGLM/blob/a5c6dd1/chatglm/modeling_chatglm.py#L1158)。
修订的原理是，将用户的输入直接设置为 `history[-1][1]`，模拟模型自己的完整输出，但是不走推理函数。
# 离线包制作方法
关于本项目中的离线包制作方法，可以查看下面的详细步骤。
点击查看详细步骤
## 准备 Python
首先去 Python 官网下载：[https://www.python.org/downloads/](https://www.python.org/downloads/)
注意要下载 `Windows embeddable package (64-bit)` 离线包，我选择的是 [python-3.10.10-embed-amd64.zip](https://www.python.org/ftp/python/3.10.10/python-3.10.10-embed-amd64.zip)。
解压到 `./system/python` 目录下。
## 准备 get-pip.py
去官网下载：[https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py](https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)
保存到 `./system/python` 目录下。
## ⚠️必做
解压之后，记得删除 pth 文件，以解决安装依赖的问题。
比如我删除的文件路径是 `./system/python/python310._pth`
## 安装依赖
运行 [setup_offline.bat](setup_offline.bat) 脚本，安装依赖。
## 下载离线模型
你可以使用 [download_model.py](download_model.py) 脚本下载模型，如果你的网络环境不好，这个过程可能会很长。下载的模型会存在 `~/.cache` 一份，存在 `./models` 一份。
当你之后使用 `AutoModel.from_pretrained` 加载模型时，可以从 `~/.cache` 缓存目录加载模型，避免二次下载。
下载好的模型，你需要从 `./models` 文件夹移出到项目目录下，这样就可以离线加载了。
下载完模型之后，你需要修改 [app.py](app.py) 里的 `model_name`，改成你想加载的模型名称。
## 测试
使用 [start_offline.bat](start_offline.bat) 启动服务：
可以看到，服务正常启动。
# 协议
本仓库的代码依照 [Apache-2.0](LICENSE) 协议开源，ChatGLM-6B 模型的权重的使用则需要遵循 [Model License](MODEL_LICENSE)。