【AI工具】LM Studio 部署本地llama3以及python调用openai的API与llama3本地服务器进行问答...

1. 下载LM Studio

https://lmstudio.ai/

2. 安装后打开主界面

3. 下载自己感兴趣的大模型

由于网络原因，通过IDM手动下载后拷贝到相应文件夹下

点击下载后，左下角点击“ 1 downloading”可以查看详情

从详情中提取出模型下载地址然后手动下载，比如“https://huggingface.co/TheBloke/phi-2-GGUF/resolve/main/phi-2.Q4_K_S.gguf”

下载完毕后，将模型拷贝到 模型文件夹所在目录，新建两级目录，参考下图：

以模型下载网址“https://huggingface.co/TheBloke/phi-2-GGUF/resolve/main/phi-2.Q4_K_S.gguf”为例，新建 “TheBloke”文件夹，然后在里面新建 “phi-2-GGUF”文件夹，最后把 模型文件“phi-2.Q4_K_S.gguf”拷贝到 “phi-2-GGUF”文件夹。

之后就可以打开聊天界面，加载模型后聊天了

4. 启动本地服务器

5. 使用 OpenAI 的 Python API 来与一个智能助手进行终端聊天

# 在终端中与智能助手聊天
from openai import OpenAI
 
 
# 指向本地服务器
client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")
 
 
# 初始化历史记录列表，其中包含系统和用户的角色和内容
history = [
    {"role": "system", "content": "你是一个聪明的助手。你总是提供合理、准确且有帮助的答案。总是用中文简体回答"},
    {"role": "user", "content": "你好，向第一次开启这个程序的人介绍你自己。请简洁明了。请用中文回答"},
]
 
 
# 使用while循环不断地接收用户输入并提供回答
while True:
    # 创建聊天完成请求，指定模型、历史消息和其他参数
    completion = client.chat.completions.create(
        model="zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF",
        messages=history,
        temperature=0.7,
        stream=True,
    )
 
 
    # 初始化新消息字典，用于存储助手的回答
    new_message = {"role": "assistant", "content": ""}
 
 
    # 遍历完成请求的结果，并打印内容
    for chunk in completion:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
            new_message["content"] += chunk.choices[0].delta.content
 
 
    # 将新消息添加到历史记录列表中
    history.append(new_message)
 
 
    # 如果需要查看聊天历史，可以取消注释以下代码
    # import json
    # gray_color = "\033[90m"
    # reset_color = "\033[0m"
    # print(f"{gray_color}\n{'-'*20} History dump {'-'*20}\n")
    # print(json.dumps(history, indent=2))
    # print(f"\n{'-'*55}\n{reset_color}")
 
 
    # 打印空行，并将用户的新输入作为消息添加到历史记录列表中
    print()
    history.append({"role": "user", "content": input("> ")})

上代码段目的在于演示如何使用 OpenAI 的 Python API 来与一个智能助手进行终端聊天。

代码首先导入了 openai 包，并使用 OpenAI 类指向了一个本地服务器，同时提供了 API 密钥。

接下来定义了一个 history 数组来记录会话历史，这个历史包含系统的自我介绍及用户的第一条信息。

在 while True 循环中，使用 client.chat.completions.create 方法来生成聊天回复，并将该回复打印到终端。然后新的用户输入被附加到 history 数组中以用于下一轮会话的生成。

最后，有一段注释代码，如果取消注释，它将打印整个会话历史，使用了一些 ANSI 转义码来给输出文字加上灰色。

功能总结：

此代码段旨在展示如何通过调用 OpenAI 的 API 来实现在终端内的智能助手聊天功能。它通过维护会话历史记录来生成连贯的对话，并实时向用户展示聊天助手的回复。代码中的执行流程大致如下：

1. 导入模块和设置客户端。

2. 定义会话历史记录。

3. 通过无限循环等待用户输入。

4. 使用 OpenAI API 根据历史记录生成回复。

5. 打印回复并等待用户的下一条信息。

此代码模拟的是一个简单的命令行聊天界面，在终端与用户实时交互。