【腾讯云 HAI域探秘】整合腾讯云HAI的ChatGLM模型到NUXT官网：实现智能IM功能

业界资讯 2023-12-17 12:28:48 阅读次数: 0

文章目录

脑图分析

智能IM功能.png

im效果演示

tutieshi_640x314_37s.gif

前言

在当今数字化时代，智能化技术的应用已经成为许多企业和网站提升用户体验、提高效率的关键要素之一。而在实现智能化的过程中，整合人工智能模型成为了一个重要的环节。本文将介绍如何将腾讯云HAI的ChatGLM模型整合到NUXT官网中，以实现智能IM功能。
腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor，HAI)，是一款面向 AI 、科学计算的 GPU 应用服务产品，为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的 GPU 算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI 作画等高性能应用中获得最佳性价比此外，HA 的一键部署特性让您可以在短短几分钟内构建如 StableDifusion、ChatGLM 等热门模型的应用环境。而对于 AI 研究者，我们的直观图形界面大大降低了调试的复杂度，支持 jupyterlab、webui 等多种连接方式，助您轻松探索与创新。

本文将带领读者一步步完成整合腾讯云HAI的ChatGLM模型到NUXT官网的过程。我们将详细说明如何在NUXT官网中配置和调用ChatGLM2-6B API接口，实现与用户的智能对话功能。

腾讯云HAI介绍

腾讯云高性能应用服务（HAI）是为开发者量身定制的强大计算平台。无需繁琐配置，即可体验即开即用的GPU云服务。在HAI中，我们智能匹配并推荐最适合您的GPU算力资源，确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得卓越性能和极高的性价比。

HAI 服务优势

大幅降低GPU云服务器使用门槛，多角度优化产品使用体验，开箱即用
在这里插入图片描述

场景介绍

  1. 利用HAI部署的ChatGLM2-6B，能够快速进行AI对话

  2. 借助HAI部署的ChatGLM2-6B API，能够快速实现开发者所需的相关API服务

  3. 通过HAI部署的ChatGLM2-6B API，可以快速进行模型的微调

在这里插入图片描述

创建NUXT模板

  1. 在终端输入下面的命令创建一个 NUXT 项目
npx create-nuxt-app <项目名>
  1. 详细配置如下图所示

image.png

  1. 创建api , util 等基础配置 , 这里不做详细讲解,可以去文末的git中获取哦!!
  2. 启动初始项目

image.png

配置im相关内容

客服图标

通过下面的代码添加一个客服的图标按钮 , 当点击图标时弹出聊天框.

<template>
  <div>
    <Nuxt />
    <div class="user">
      <i class="el-icon-user" />
    </div>
  </div>
</template>
<style scoped>
.user {
  position: absolute;
  right: 0;
  bottom: 180px;
  width: 30px;
  height: 30px;
  background: #f00;
  border: 1px solid #00f;
  border-radius:50% ;
  display: flex;
  justify-content: center;
  align-items: center;
  margin-right: 30px;
  cursor: pointer;
}
i {
  font-size: 18px;
}
</style>

image.png

客服对话框主体

<template>
  <el-dialog
    title="提示"
    :visible.sync="dialogVisible"
    width="60%"
    center
    :before-close="handleClose"
    :close-on-click-modal="false"
    :close-on-press-escape="false"
  >
    <div class="box">
      <!-- <div>快捷输入</div> -->
      <div class="msghis">
        <div v-for="(item, index) in historyMsg" :key="index">
          <p class="user">
            {
   
   { item[0] }} <el-avatar> user </el-avatar>
          </p>
          <p class="gpt">
            <el-avatar> gpt </el-avatar>{
   
   { item[1] }}
          </p>
        </div>
      </div>
      <div class="sendMsg">
        <el-form :model="formInline">
          <el-form-item class="send">
            <el-input v-model="formInline.input" />
            <el-button type="primary" @click="onSubmit">
              发送
            </el-button>
          </el-form-item>
        </el-form>
      </div>
    </div>
    <!-- <span slot="footer" class="dialog-footer">

      <el-button type="primary" @click="handleCloseTrue">关 闭</el-button>
    </span> -->
  </el-dialog>
</template>

<script>
export default {
  props: {
    dialogVisible: {
      type: Boolean,
      default: false
    }
  },
  data () {
    return {
      formInline: {
        input: ''
      },
      historyMsg: [
        [
          "'你好，发热了怎么办？'",
          '如果自己发热了,最好的做法是尽快联系医疗机构进行评估和治疗。同时,在等待医疗帮助到达之前,可以'
        ]
      ]
    }
  },
  methods: {
    handleClose () {
      //   this.handleClear()
      this.$emit('update:dialogVisible', false)
    },
    handleCloseTrue () {
      this.$emit('update:dialogVisible', false)
    }
  }
}
</script>
<style scoped>
.box {
  width: 100%;
  height: 300px;
  border: 1px solid #000;
}
.send ::v-deep .el-form-item__content {
  display: flex;
  margin-top: 20px;
}
.msghis {
  width: 100%;
  height: 200px;
  /* border: 1px solid #000; */
  overflow-y: auto;
  /* margin-top: 20px; */
}
.user {
  display: flex;
  align-items: center;
  justify-content: flex-end;
  padding-bottom: 10px;
  padding-top: 10px;
  background: #c3c3;
}
.gpt {
  display: flex;
  align-items: center;
  padding-bottom: 10px;
  padding-top: 10px;
  background: rgba(9, 219, 198, 0.6);
}
</style>

效果图如下

image.png

物料准备

点击链接获取 内测资格 (大约1天左右即可哦!!)
image.png
内测资格审核通过后点击链接 体验HAI 前往体验
image.png

ChatGLM2 6B 创建

选择应用

点击链接进入产品页面,

  1. 选择AI模型中的ChatGLM2 6B
  2. 地域选择广州
  3. 算力方案选择基础型即可
  4. 实例名称根据自己的喜好命名即可 , 这里我们命名为 “chatIM”
  5. 硬盘选择 80gb 即可
  6. 点击 立即购买

详细配置如下图所示:

buy.cloud.tencent.com_hai_applicationId=app-nd3qslnz&regionId=1&bundleId=XL&alias=chatIM&diskSize=80.png

等待创建完成

创建需要一段时间需要等待8分钟左右

image.png

启动 ChatGLM2-6B 提供的 API 服务

在 算力管理 页面，选择进入 jupyter_lab 页面

image.png

更新软件源列表

如下图所示 选择终端进入 , 并输入如下指令

apt-get update && apt-get install sudo
sudo apt-get update  
sudo apt-get install psmisc

image.png

指令解释

  1. “apt-get update && apt-get install sudo” 的作用是更新软件源列表并安装sudo程序。其中，“apt-get update"用于更新软件源列表，以确保系统中的软件安装包是最新的。”&&"用于连接两个命令，表示前一个命令执行成功后才执行第二个命令。"apt-get install sudo"用于安装sudo程序，sudo是一种权限管理程序，可以允许普通用户以特权用户的身份执行某些命令，以便进行需要特权身份才能进行的操作。
  2. “sudo apt-get update” 用于使用sudo权限更新软件源列表，此命令与第一行命令的"apt-get update"功能类似，但是使用了sudo权限，以便更新软件源时需要进行特权操作。
  3. “sudo apt-get install psmisc” 用于使用sudo权限安装psmisc软件包，psmisc是一个包含一些有关进程管理的实用程序的软件包。

查看api.py 文件

进入 ChatGLM2-6B 文件点开 api.py文件

image.png

修改api.py文件

使用 fastapi.middleware.cors 来解决跨域问题

引入中间件

在api.py文件头部引入 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

image.png

添加跨域中间件

在api.py 文件中添加 跨域中间件如下

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # 允许所有来源
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],  # 允许所有 HTTP 方法
    allow_headers=["*"],  # 允许所有 HTTP 头部
)

修改后如下图所示
image.png

修改接口地址

将api.py文件中 @app.post("/") 改写成 @app.post("/api") 即可

开启API服务

在终端输入如下指令 开启API 服务

cd ./ChatGLM2-6B
python api.py

新增服务器端口规则

  1. 点击实例的空白处 进入详细的配置页面

image.png

  1. 点击编辑规则选择 入站规则 中的添加规则

image.png
image.png

测试接口

使用postman或者apifox等接口调试工具 进行接口测试

  1. 复制实例的公网ip 地址 , 端口地址是 8000 , 接口名称为 /api

image.png

  1. apifox 配置如下

image.png

  1. 保存实例 发送请求测试连接是否成功

image.png

对接nuxt官网

接口函数封装

import request from '@/utils/request'

export function getIm (data) {
    
    
  return request({
    
    
    url: '/api',
    method: 'post',
    data
  })
}

接口调用

通过函数进行接口调用 , 然后将 回答的 history 添加到 回答列表中即可

 async onSubmit () {
      const params = {
        prompt: this.formInline.input,
        history: [],
        max_length: 50,
        top_p: 0.7,
        temperature: 0.95
      }
      await getIm(params).then((res) => {
        console.log(res)
      })
    }

效果展示

tutieshi_640x314_37s.gif

销毁

当使用完成之后记得销毁实例哦!!!

image.png

腾讯云HAI 思考

  1. HAI服务器是否可以与serveless 进行结合, 实现按实际使用的计算和存储量计费，不用不付费，按秒计量，按小时结算。
  2. 关于ChatGLM2 6B 或者其他的HAI 服务是否可以提供一些prompt 的模板用于实现个人服务的微调

总结

将ChatGLM 模型接入到官网充当客服这个角色觉得还是可以的, 但是需要解决的问题如下:

  1. 数据的返回处理, 需要对关键字替换等操作
  2. 服务器不能太小了 ,本次测试使用的是0.88 的 , 测试过程中 如果 max_length 超过 1000 基本会出错
  3. 添加数据缓存, 由于是测试版本 我并没有添加数据缓存的功能, 这一点在正式就开发过程中需要注意哦!!

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转载自blog.csdn.net/2301_78784268/article/details/134198942
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