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【2023.08.10】 支持 vLLM 推理加速 ,使用方式见 VLLM_SCRIPT
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【2023.08.04】 增加通义千问模型工具调用示例,支持
function call
特性,调用方式参考 邮件发送助手、定积分计算器、SQL查询 -
【2023.08.03】 支持 qwen-7b-chat 模型,启动方式见 qwen-7b-chat
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【2023.07.14】 支持在一个
API BASE
下调用多个模型 -
【2023.07.12】 支持 baichuan-13b-chat 模型,启动方式见 baichuan-13b-chat
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【2023.07.07】 支持 InternLM 模型,启动方式见 internlm-chat-7b
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【2023.06.26】 支持 ChatGLM2-6b 模型
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【2023.06.12】 使用 m3e 中文嵌入模型(在中文文本分类和文本检索上都优于
openai-ada-002
)
主要特性:
此项目为开源大模型的推理实现统一的后端接口,与 OpenAI
的响应保持一致,具有以下特性:
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✨ 以
OpenAI ChatGPT API
的方式调用各类开源大模型 -
🖨️ 支持流式响应,实现打印机效果
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📖 实现文本嵌入模型,为文档知识问答提供支持
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🦜️ 支持大规模语言模型开发工具
langchain
的各类功能 -
🙌 只需要简单的修改环境变量即可将开源模型作为
chatgpt
的替代模型,为各类应用提供后端支持 -
🚀 支持加载经过自行训练过的
lora
模型
支持多种开源大模型
Model | Backbone | #Params | Claimed language | checkpoint link |
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qwen-7b-chat | Qwen | 7B | en, zh | Qwen/Qwen-7B-Chat |
baichuan-13b-chat | Baichuan | 13B | en, zh | baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat |
InternLM | InternLM | 7B | en, zh | internlm/internlm-chat-7b |
ChatGLM2 | GLM | 6/130B | en, zh | THUDM/chatglm2-6b |
baichaun-7b | Baichuan | 7B | en, zh | baichuan-inc/baichuan-7B |
Guanaco | LLaMA | 7/33/65B | en | timdettmers/guanaco-33b-merged |
YuLan-Chat | LLaMA | 13/65B | en, zh | RUCAIBox/YuLan-Chat-13b-delta |
TigerBot | BLOOMZ | 7/180B | en, zh | TigerResearch/tigerbot-7b-sft |
OpenBuddy | LLaMA、Falcon | 7B | multi | OpenBuddy |
MOSS | CodeGen | 16B | en, zh | fnlp/moss-moon-003-sft-int4 |
Phoenix | BLOOMZ | 7B | multi | FreedomIntelligence/phoenix-inst-chat-7b |
BAIZE | LLaMA | 7/13/30B | en | project-baize/baize-lora-7B |
Chinese-LLaMA-Alpaca | LLaMA | 7/13B | en, zh | ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-7b |
BELLE | BLOOMZ | 7B | zh | BelleGroup/BELLE-7B-2M |
ChatGLM | GLM | 6B | en, zh | THUDM/chatglm-6b |
模型的启动命令详见 SCRIPT.md
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OPENAI_API_KEY
: 此处随意填一个字符串即可 -
OPENAI_API_BASE
: 后端启动的接口地址,如:http://192.168.0.xx:80/v1
cd applications
python web_demo.py
👉 Chat Completions
import openai
openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"
# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"
# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="chatglm-6b",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好"},
],
stream=False,
)
print(completion.choices[0].message.content)
# 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
👉 Completions
import openai
openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"
# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"
# Enter any non-empty model name to pass the client library's check.
completion = openai.Completion.create(prompt="你好", model="chatglm-6b")
print(completion.choices[0].text)
# 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
👉 Embeddings
import openai
openai.api_base = "http://192.168.0.xx:80/v1"
# Enter any non-empty API key to pass the client library's check.
openai.api_key = "xxx"
# compute the embedding of the text
embedding = openai.Embedding.create(
input="什么是chatgpt?",
model="text2vec-large-chinese"
)
print(embedding['data'][0]['embedding'])
👉 Chat Completions
import os
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage
chat = ChatOpenAI()
print(chat([HumanMessage(content="你好")]))
# content='你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。' additional_kwargs={}
👉 Completions
import os
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI()
print(llm("你好"))
# 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
👉 Embeddings
import os
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://192.168.0.xx:80/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
query_result = embeddings.embed_query("什么是chatgpt?")
print(query_result)
通过修改上面的 OPENAI_API_BASE
环境变量,大部分的 chatgpt
应用和前后端项目都可以无缝衔接!
docker run -d -p 3000:3000 \
-e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \
-e BASE_URL="http://192.168.0.xx:80" \
yidadaa/chatgpt-next-web
# 在docker-compose.yml中的api和worker服务中添加以下环境变量
OPENAI_API_BASE: http://192.168.0.xx:80/v1
DISABLE_PROVIDER_CONFIG_VALIDATION: 'true'
此项目为 Apache 2.0
许可证授权,有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
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BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model
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Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca
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MOSS: An open-sourced plugin-augmented conversational language model
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FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots
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LangChain: Building applications with LLMs through composability