采用API的方式调用本地chatGLM2-6B，postman方式访问接口，openai格式调用接口_postman openai

简单记录一下成功通过本地api方式访问chatGLM2-6B的接口

前面已经在本地Win11系统部署chatGLM2-6B完成，接着前面的项目目录。现在尝试使用API的方式调用大模型接口。

1、采用普通api进行调用

按照官方文档，应该是先安装fastapi uvicorn这个库

pip install fastapi uvicorn

这里我已经安装完成。

开始运行api.py，还是把模型修改为本地路径：

OK，运行没有任何报错：

我们先打开网址http://127.0.0.1:8000/看一下:

这说明接口至少是能够访问的。

官方推荐：

采用curl带参数的命令进行访问，这是Linux的访问方式，在windows我决定用postman测试一下，这里先安装好postman。安装过程需要注册，这边省略掉~~

打开postman，新建一个访问接口。

选择post，URL，并在消息头中填写参数，如下：

再在body中选择raw，将JSON格式的请求内容写进入：

点击send：

成功接收到接口返回的消息，接口调通！

2、采用openai的方式调用接口

除了支持上述的api调用，chatGLM也支持 OpenAI 格式的流式 API 部署，如下这种：

可以看到，直接导入openai库，然后输入一些模式，就可以像其他库一样调用，确实非常方便，我们这里进行尝试。

首先安装openai

pip install openai==0.28.1

这里必须要指定版本，如果不指定，会默认安装最新的版本，超过1.0了，后续代码会报错。

安装好之后启动openai_api.py

我们发现，成功启动，没有报错。

直接运行这段代码：

import openai
if __name__ == "__main__":
    openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
    openai.api_key = "none"
    for chunk in openai.ChatCompletion.create(
        model="chatglm2-6b",
        messages=[
            {"role": "user",
             "content": "你好！"}
        ],
        stream=True
    ):
        if hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):
            print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
 

嗯？怎么报错了呢？

看这报错信息，我也确实没有看懂，网上找了半天方法，甚至试了关代理，重启电脑等，但是都不是关键的，后边在百度搜索如何解决，直到看到：ChatGLM流式输出的报错修复_chatcompletionresponse然后返回值-CSDN博客

我进行尝试，将所有的：

chunk.json(exclude_unset=True, ensure_ascii=False)

替换为：

chunk.model_dump_json(exclude_unset=True)

再次运行：

OK！确实没有任何问题。哇哦，感谢大佬。

这种调用方式，直接将chatGLM变为一个python库，需要时进行导入，这样也太完美了！