python实现在线 ChatGLM调用

本文主要是介绍python实现在线 ChatGLM调用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

python实现在线 ChatGLM调用

1. 申请调用权限：

收钱进入到质谱AI开放平台，点击“开始使用”或者“开发者工具台”进行注册：

对于需要使用 API key 来搭建应用的话，需要点击右边红框中的查看 API key，就会进入到我们个人的 API 管理列表中。

在该界面，我们就可以看到我们获取到的 API 所对应的应用名字和 API key 了。
我们可以点击 添加新的 API key 并输入对应的名字即可生成新的 API key。

2. 调用智谱 AI API

智谱 AI 提供了 SDK 和原生 HTTP 来实现模型 API 的调用，建议使用 SDK 进行调用以获得更好的编程体验。

• 运行环境：Python>=3.7
• 使用 pip 安装 zhipuai 软件包及其依赖

pip install zhipuai

• 创建client：

from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="", # 填写您的 APIKey
) 

• 同步调用

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(model="",  # 填写需要调用的模型名称messages=[{"role": "user", "content": "你好"},{"role": "assistant", "content": "我是人工智能助手"},{"role": "user", "content": "你叫什么名字"},{"role": "assistant", "content": "我叫chatGLM"},{"role": "user", "content": "你都可以做些什么事"}],
)
print(response.choices[0].message)

• SSE 调用

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(model="",  # 填写需要调用的模型名称messages=[{"role": "system", "content": "你是一个人工智能助手，你叫叫chatGLM"},{"role": "user", "content": "你好！你叫什么名字"},],stream=True,
)
for chunk in response:print(chunk.choices[0].delta)

• HTTP方式调用

import json# HTTP方式调用智普清言API
import requests
from zhipuai.core._jwt_token import generate_tokenclass ZhipuAILLM:def __init__(self, api_key, model="glm-4"):self.api_key = api_keyself.model = modelself.base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"def __call__(self, prompt):payload = {"model": self.model,"messages": [{"role": "user","content": prompt}],}token = generate_token(self.api_key)headers = {"Authorization": f"Bearer {token}","Content-Type": "application/json",}response = requests.post(f"{self.base_url}", json=payload, headers=headers)if response.status_code == 200:byte_string = response.contentstring = byte_string.decode('utf-8')data = json.loads(string)print(json.dumps(data))return data["choices"][0]["message"]["content"]else:raise Exception(f"Error calling Zhipu AI: {response.text}")api_key = "" # 填写您自己的APIKey
llm = ZhipuAILLM(api_key)response = llm("What is the capital of France?")
print(response)

• langchain方式调用

from langchain_openai import ChatOpenAI
import jwt
import time
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessagezhipuai_api_key="" # 填写您自己的APIKeyclass ChatZhiPuAI(ChatOpenAI):def __init__(self, model_name, api_key):super().__init__(model_name=model_name, openai_api_key=generate_token(api_key, 10), openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4")def invoke(self, question):messages = [HumanMessage(content=question),]return super().invoke(messages)question = input("请输入问题：")
chat = ChatZhiPuAI(model_name="glm-4", api_key=zhipuai_api_key)response = chat.invoke(question)
print(response)

参考链接：
https://github.com/MetaGLM/zhipuai-sdk-python-v4
http://t.csdnimg.cn/4HnKC
https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/C2/5.%20%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%99%BA%E8%B0%B1%20AI(ChatGLM)

这篇关于python实现在线 ChatGLM调用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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