win10 Baichuan2-7B-Chat-4bits 上部署百川2-7B-对话模型-4bits量化版_baichuan2-7b-4bit

作者：知新_RL | 2024-02-09 19:19:42

踩

baichuan2-7b-4bit

搞了两天才搞清楚跑通好难呢,个人电脑 win10 ,6GB显存

个人感觉生成速度很慢,数学能力不怎么行没有ChatGLM2-6B 强,逻辑还行,

要求:

我的部署流程

1.下载模型

,下载所有文件然后放到新建的model目录

https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits/tree/main

2.创建环境安装依赖

用conda创建一个新环境取名baichuan2

安装 requirements.txt 模块依赖


torch >=2.0.0
deepspeed==0.9.2
numpy==1.23.5
sentencepiece==0.1.97
xformers==0.0.19
bitsandbytes==0.41.1
accelerate
colorama
streamlit
transformers_stream_generator
cpm_kernels

其他的.时间原因我都忘记了
我的环境的所有包如下你可以参考一下


$ conda list
# packages in environment at C:\Users\Administrator\.conda\envs\baichuan2:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
absl-py                   1.4.0                    pypi_0    pypi
accelerate                0.23.0                   pypi_0    pypi
addict                    2.4.0                    pypi_0    pypi
aiofiles                  23.1.0                   pypi_0    pypi
aiohttp                   3.8.5                    pypi_0    pypi
aiosignal                 1.3.1                    pypi_0    pypi
aliyun-python-sdk-core    2.13.36                  pypi_0    pypi
aliyun-python-sdk-kms     2.16.2                   pypi_0    pypi
altgraph                  0.17.3                   pypi_0    pypi
appdirs                   1.4.4                    pypi_0    pypi
async-timeout             4.0.2                    pypi_0    pypi
attrs                     23.1.0                   pypi_0    pypi
bitsandbytes              0.41.1                   pypi_0    pypi
blas                      1.0                         mkl    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
bzip2                     1.0.8                h8ffe710_4    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
ca-certificates           2023.01.10           haa95532_0    defaults
cachetools                5.3.1                    pypi_0    pypi
certifi                   2022.12.7                pypi_0    pypi
cffi                      1.15.1                   pypi_0    pypi
chardet                   5.1.0                    pypi_0    pypi
charset-normalizer        3.1.0                    pypi_0    pypi
click                     8.1.3                    pypi_0    pypi
colorama                  0.4.6                    pypi_0    pypi
contourpy                 1.1.0                    pypi_0    pypi
cpm-kernels               1.0.11                   pypi_0    pypi
crcmod                    1.7                      pypi_0    pypi
cryptography              41.0.3                   pypi_0    pypi
cycler                    0.11.0                   pypi_0    pypi
datasets                  2.13.0                   pypi_0    pypi
diffusers                 0.21.1                   pypi_0    pypi
dill                      0.3.6                    pypi_0    pypi
einops                    0.6.1                    pypi_0    pypi
exceptiongroup            1.1.1                    pypi_0    pypi
faker                     8.8.1              pyhd3eb1b0_1    defaults
ffmpy                     0.3.0                    pypi_0    pypi
filelock                  3.10.0                   pypi_0    pypi
fonttools                 4.40.0                   pypi_0    pypi
frozenlist                1.3.3                    pypi_0    pypi
fsspec                    2023.6.0                 pypi_0    pypi
gast                      0.5.4                    pypi_0    pypi
google-auth               2.23.0                   pypi_0    pypi
google-auth-oauthlib      1.0.0                    pypi_0    pypi
grpcio                    1.58.0                   pypi_0    pypi
h11                       0.14.0                   pypi_0    pypi
huggingface-hub           0.17.1                   pypi_0    pypi
icetk                     0.0.5                    pypi_0    pypi
idna                      3.4                      pypi_0    pypi
importlib-metadata        6.8.0                    pypi_0    pypi
intel-openmp              2021.4.0          haa95532_3556    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
jieba                     0.42.1                   pypi_0    pypi
jinja2                    3.1.2                    pypi_0    pypi
jmespath                  0.10.0                   pypi_0    pypi
jsonschema                4.17.3                   pypi_0    pypi
kiwisolver                1.4.4                    pypi_0    pypi
latex2mathml              3.76.0                   pypi_0    pypi
libffi                    3.4.2                h8ffe710_5    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
libsqlite                 3.40.0               hcfcfb64_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
libzlib                   1.2.13               hcfcfb64_4    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
linkify-it-py             2.0.2                    pypi_0    pypi
m2w64-gcc-libgfortran     5.3.0                         6    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
m2w64-gcc-libs            5.3.0                         7    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
m2w64-gcc-libs-core       5.3.0                         7    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
m2w64-gmp                 6.1.0                         2    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
m2w64-libwinpthread-git   5.0.0.4634.697f757               2    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
markdown                  3.4.3                    pypi_0    pypi
markdown-it-py            2.2.0                    pypi_0    pypi
markupsafe                2.1.2                    pypi_0    pypi
matplotlib                3.7.1                    pypi_0    pypi
mdtex2html                1.2.0                    pypi_0    pypi
mdurl                     0.1.2                    pypi_0    pypi
mkl                       2021.4.0           haa95532_640    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
mkl-service               2.4.0           py310h2bbff1b_0    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
mkl_fft                   1.3.1           py310ha0764ea_0    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
mkl_random                1.2.2           py310h4ed8f06_0    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
modelscope                1.9.1                    pypi_0    pypi
mpmath                    1.3.0                    pypi_0    pypi
ms-swift                  1.0.0                    pypi_0    pypi
msys2-conda-epoch         20160418                      1    https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
multidict                 6.0.4                    pypi_0    pypi
multiprocess              0.70.14                  pypi_0    pypi
mypy-extensions           1.0.0                    pypi_0    pypi
networkx                  3.0                      pypi_0    pypi
numpy                     1.24.2                   pypi_0    pypi
numpy-base                1.23.5          py310h04254f7_0    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
oauthlib                  3.2.2                    pypi_0    pypi
openssl                   3.1.0                hcfcfb64_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
orjson                    3.9.1                    pypi_0    pypi
oss2                      2.18.1                   pypi_0    pypi
packaging                 23.0                     pypi_0    pypi
pandas                    2.0.3                    pypi_0    pypi
pefile                    2023.2.7                 pypi_0    pypi
peft                      0.5.0                    pypi_0    pypi
pillow                    9.4.0                    pypi_0    pypi
pip                       23.2.1                   pypi_0    pypi
platformdirs              3.10.0                   pypi_0    pypi
protobuf                  4.24.3                   pypi_0    pypi
psutil                    5.9.5                    pypi_0    pypi
pyarrow                   13.0.0                   pypi_0    pypi
pyasn1                    0.5.0                    pypi_0    pypi
pyasn1-modules            0.3.0                    pypi_0    pypi
pycparser                 2.21                     pypi_0    pypi
pycryptodome              3.19.0                   pypi_0    pypi
pydantic                  1.10.10                  pypi_0    pypi
pydub                     0.25.1                   pypi_0    pypi
pygments                  2.15.1                   pypi_0    pypi
pyinstaller               5.9.0                    pypi_0    pypi
pyinstaller-hooks-contrib 2023.1                   pypi_0    pypi
pyparsing                 3.1.0                    pypi_0    pypi
pyre-extensions           0.0.29                   pypi_0    pypi
pyrsistent                0.19.3                   pypi_0    pypi
python                    3.10.2          hcf16a7b_4_cpython    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
python-dateutil           2.8.2              pyhd3eb1b0_0    defaults
python-multipart          0.0.6                    pypi_0    pypi
pytz                      2023.3                   pypi_0    pypi
pywin32-ctypes            0.2.0                    pypi_0    pypi
pyyaml                    6.0                      pypi_0    pypi
regex                     2022.10.31               pypi_0    pypi
requests                  2.28.2                   pypi_0    pypi
requests-oauthlib         1.3.1                    pypi_0    pypi
rsa                       4.9                      pypi_0    pypi
safetensors               0.3.3                    pypi_0    pypi
scipy                     1.11.2                   pypi_0    pypi
semantic-version          2.10.0                   pypi_0    pypi
sentencepiece             0.1.97                   pypi_0    pypi
setuptools                68.2.2                   pypi_0    pypi
simplejson                3.19.1                   pypi_0    pypi
six                       1.16.0             pyhd3eb1b0_1    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
sniffio                   1.3.0                    pypi_0    pypi
sortedcontainers          2.4.0                    pypi_0    pypi
sqlite                    3.40.0               hcfcfb64_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
sympy                     1.11.1                   pypi_0    pypi
tensorboard               2.14.0                   pypi_0    pypi
tensorboard-data-server   0.7.1                    pypi_0    pypi
text-unidecode            1.3                pyhd3eb1b0_0    defaults
thulac                    0.2.2                    pypi_0    pypi
tk                        8.6.12               h8ffe710_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
tokenizers                0.13.2                   pypi_0    pypi
tomli                     2.0.1                    pypi_0    pypi
toolz                     0.12.0                   pypi_0    pypi
torch                     2.0.0+cu117              pypi_0    pypi
torchvision               0.15.1                   pypi_0    pypi
tqdm                      4.65.0                   pypi_0    pypi
transformers              4.33.2                   pypi_0    pypi
typing-extensions         4.7.0                    pypi_0    pypi
typing-inspect            0.9.0                    pypi_0    pypi
tzdata                    2023.3                   pypi_0    pypi
uc-micro-py               1.0.2                    pypi_0    pypi
ucrt                      10.0.22621.0         h57928b3_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
unicodecsv                0.14.1                   pypi_0    pypi
unihan-etl                0.18.1                   pypi_0    pypi
urllib3                   1.26.15                  pypi_0    pypi
uvicorn                   0.22.0                   pypi_0    pypi
vc                        14.3                hb6edc58_10    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
vs2015_runtime            14.34.31931         h4c5c07a_10    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
websockets                11.0.3                   pypi_0    pypi
werkzeug                  2.3.7                    pypi_0    pypi
wheel                     0.40.0             pyhd8ed1ab_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
word2vec                  0.9.4           py310h9909e9c_0    https://repo.anaconda.com/pkgs/main
xformers                  0.0.19                   pypi_0    pypi
xxhash                    3.3.0                    pypi_0    pypi
xz                        5.2.6                h8d14728_0    http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
yapf                      0.40.1                   pypi_0    pypi
yarl                      1.9.2                    pypi_0    pypi
zhon                      1.1.5                    pypi_0    pypi
zipp                      3.16.2                   pypi_0    pypi

3.运行代码

下载代码包解压 GitHub - baichuan-inc/Baichuan2: A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology

新建一个run.py文件,放到解压的源码文件夹,以及 model 目录也移到过去


import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
import os
 
# 获取当前文件所在的目录路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 将当前目录和'model'连接起来，获得'model'文件夹的完整路径
model_path = os.path.join(current_dir, 'model')
print('model_path=', model_path)
 
 
if __name__ == '__main__':
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
    model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)
    messages = []
    messages.append({"role": "user", "content": "解释一下“温故而知新”"})
    response = model.chat(tokenizer, messages)
    print(response)

在创建一个run.bat文件


 
call activate baichuan2
 
python ./run.py
 
pause

双击run.bat 就运行模型了

生成效果


你好
AI:你好今天我能为您提供什么帮助？
 
numbers由几个字母组成？
AI:是由五个字母组成的单词。
 
将"numbers"这个字符串进行倒序输出:
AI: 输出结果为："dsna"
 
小明45元卖出一顶帽子,收到一张100元假钞,找零55元,帽子进货价15元一顶,如果小明不知道他收到的是一张假钞，请问小明亏了多少钱?
AI: 首先，我们需要计算小明卖帽子的总收入。他收到了100元的假钞，所以实际上他收到的现金是90元（100 - 55 = 90）。然后，他以45元的价格卖出了这顶帽子，所以收入为45元。
现在我们来计算小明的亏损。他进货成本是一顶帽子的价格，即15元。他卖出的帽子收入是45元，进货成本也是15元，所以他实际亏损了(45 - 15)元，即30元。
 
改正语句：你到看的时一片精菜的说小,描了述小王在禛上遇道阿sir的故式。
AI: 当你看到的时候，描述小王在桌子上遇到阿sir的情景。
 
用5个1怎么计算得到6?
AI: 你可以使用以下数学运算来从五个1中计算出6：
 
1. 加法：将五个1相加，即 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5。然后从结果中减去1（因为已经有一个1了），得到4。最后加上1，得到最终结果5 。所以，通过加法得到的答案是5。
 
2. 减法：从六个数（6 = 5 + 1）中减去五个1，得到一个1。所以，通过减法得到的答案是1。
 
3. 乘法：将五个1相乘，即 1 * 1 * 1 * 1 * 1 = 1。所以，通过乘法得到的答案是1。
 
4. 除法：将六个数（6 = 5 + 1）除以五个1，得到一个1。所以，通过除法得到的答案是1。
 
请注意，这些计算方法都得到了相同的答案：1。这意味着在五种情况下，你都可以通过将五个1相加或相乘来得到6。
 
 
有一串彩珠,按2红3绿4黄的顺序依次排列,第600颗是什么颜色?
AI:首先，我们需要找到这600个彩珠中的第600颗。因为每个周期有8个彩珠（2红3绿4黄），所以600个彩珠可以分为8个这样的周期。因此，我们只需将600除以8，得到75，即有75个完整的周期。
 
现在我们知道第600颗彩珠位于一个完整的周期中。这个周期的顺序是2红3绿4黄，所以我们可以通过以下步骤来确定第600颗彩珠的颜色 ：
 
1. 首先，我们确定第600颗彩珠是否在红色区域。如果它在红色区域，那么它就是红色的；否则，它必须在绿色或黄色的区域。
 
2. 如果第600颗彩珠在红色区域，那么它是一个2红。由于我们有75个完整的周期，这意味着第600颗彩珠是这75个2红中的某一个。但是 ，我们不能直接确定它是第600颗2红，因为我们还需要知道每个周期内2红的顺序。
 
3. 为了确定第600颗彩珠是第几颗2红，我们需要计算75个2红在顺序上的位置。由于每个周期都有8个彩珠，所以每个2红占据了一个完整的周期的一半。因此，75个2红占据了75/2=37.5个完整周期。由于我们不能有半个周期，我们需要向上取整，这意味着实际上有38个完整周期包含2红。
 
4. 现在我们已经确定了第600颗彩珠是这38个2红中的某一个。要确定它是第几颗2红，我们需要计算38个2红在顺序上的位置。由于每个2红都占据了一个完整周期的半数，所以38个2红占据了38*2=76个完整周期的半数。由于每个周期有8个彩珠，所以38个2红占据了38/2=19 个完整周期的数量。
 
5. 最后，我们需要计算19个完整周期的顺序。由于每个周期都有8个彩珠，所以19个完整周期的数量等于19*8=152个彩珠。这意味着第600颗彩珠是这152个彩珠中的某一个。要确定它是第几颗彩珠，我们需要计算152个彩珠在顺序上的位置。由于每个彩珠都是一个单独的单 元，所以我们只需要计数即可。从0开始计数，第600颗彩珠的位置就是152。
 
综上所述，第600颗彩珠是黄色。
 
 
列出最常见的20中水果名称
AI：
1.苹果 (Apple)
2. 香蕉 (Banana)
3. 橙子 (Orange)
4. 葡萄 (Grape)
5. 西瓜 (Watermelon)
6. 柠檬 (Lemon)
7. 草莓 (Strawberry)
8. 菠萝 (Pineapple)
9. 樱桃 (Cherry)
10. 猕猴桃 (Kiwi)
11. 火龙果 (Dragon Fruit)
12. 柿子 (Fig)
13. 桃子 (Peach)
14. 李子 (Apricot)
15. 杏子 (Almond)
16. 石榴 (Pomegranate)
17. 木瓜 (Papaya)
18. 芒果 (Mango)
19. 蓝莓 (Blueberry)
20. 黑莓 (Blackberry)
 
用户：0 - 187 次
1 - 100 次
2 - 225 次
3 - 128 次
4 - 64 次
5 - 92 次
6 - 69 次
7 - 206 次
8 - 127 次
9 - 65 次
按次数从大到小排序
------------------------------------------------------------------------------
AI：根据您提供的数据，我已经将它们按照次数从大到小排序：
 
1 - 100 次
2 - 225 次
3 - 128 次
4 - 64 次
5 - 92 次
6 - 69 次
7 - 206 次
8 - 127 次
9 - 65 次
0 - 187 次
==============================================================================
 
 
用户：7年前,妈妈的年龄是儿子的6倍,儿子今年12岁,妈妈今年几岁?
------------------------------------------------------------------------------
AI：这是一个关于线性方程的问题。在这个问题中，我们需要找到一个方程来表示父母和孩子的年龄关系，然后通过给定的条件求解出母亲的年龄。
首先，我们知道儿子的年龄是12岁。7年前，他的年龄是5岁（因为7年前妈妈的年龄是他的6倍，所以那时她的年龄是 5 * 6 = 30岁）。现在，儿子已经12岁了，所以我们可以得出一个方程：
母亲的年龄 = 儿子的年龄 + 7
==============================================================================
 
 
用户：以“会心之乐”为题的600字作文
------------------------------------------------------------------------------
AI：会心之乐
 
在这个快节奏的现代社会，人们往往被各种压力所困扰，生活的压力让我们忘记了如何去欣赏生活中的美好。然而，当我们学会去发现生活中的美好时，我们会发现一种叫做“会心之乐”的东西。它如同阳光般温暖人心，如同清泉般滋润心灵。
 
会心之乐，是一种发自内心的喜悦。它源于我们对生活的热爱，对自然的敬畏，对他人的关爱。当我们看到孩子天真烂漫的笑容时，我们会心一笑，这就是会心之乐；当我们看到一对恋人手牵手漫步在夕阳下时，我们会心一笑，这也是会心之乐。会心之乐，是一种简单而美好的情感，它让我们感受到生活的美好，让我们更加珍惜当下。
 
会心之乐，是一种心灵的慰藉。在这个纷繁复杂的世界里，我们往往会因为各种琐事而烦恼，但是当我们找到一种让自己放松的方式时，我们会心一笑，这就是会心之乐。无论是阅读一本好书，还是聆听一首美妙的歌曲，亦或是品尝一道美味的佳肴，都会让我们感受到会心之乐。这种快乐，让我们在面对困难时，更加坚定信心，让我们在疲惫时，更加热爱生活。
 
会心之乐，是一种成长的体验。成长的过程中，我们会遇到各种各样的挑战，但是当我们克服这些挑战时，我们会心一笑，这就是会心之乐。无论是学习一门新技能，还是完成一个艰巨的任务，我们都会在这个过程中感受到会心之乐。这种快乐，让我们更加珍惜每一个成长的时刻，让我们更加感激每一个陪伴我们的人。
 
会心之乐，是一种友谊的见证。在这个世界上，有一种感情叫做友谊，它如同阳光一般温暖人心。当我们与朋友分享喜悦，分担痛苦时，我们会心一笑，这就是会心之乐。这种快乐，让我们更加珍惜身边的朋友，让我们更加懂得彼此的陪伴。
 
总之，会心之乐是一种源自内心的喜悦，是一种心灵的慰藉，是一种成长的体验，是一种友谊的见证。它让我们更加热爱生活，更加珍惜当下，更加感激每一个陪伴我们的人。让我们学会去发现生活中的美好，去感受会心之乐，让我们的生活变得更加美好。

GUI版本代码

,没有历史功能,懒得研究了


import tkinter as tk
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
import os
 
 
# 获取当前文件所在的目录路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 将当前目录和'model'连接起来，获得'model'文件夹的完整路径
model_path = os.path.join(current_dir, 'model')
print('model_path=', model_path)
 
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)
 
 
 
def write_file(text):
    with open(save_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text + '\n')
        
history=[]
def answer(question):
    global history
    history=[]
    history.append({"role": "user", "content": question})
    response = model.chat(tokenizer, history)
    print(f"Response from model: {response}")  # Add this line for debugging
    return response
 
 
# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("Baichuan2")
root.geometry("800x600+{}+{}".format(root.winfo_screenwidth() // 2 - 400, root.winfo_screenheight() // 2 - 350))
 
# 创建输入框和滚动条
input_frame = tk.Frame(root)
 
clear_button = tk.Button(root, text="清空", width=6, height=3)
 
 
def clear_output():
    global history
    output_text.delete("1.0", tk.END)
    history=[]
 
 
 
clear_button.config(command=clear_output)
clear_button.pack(side="right", padx=60)
 
# 创建输出框和滚动条
output_frame = tk.Frame(root)
output_label = tk.Label(output_frame, text="AI:")
output_text = tk.Text(output_frame, height=26, width=87, padx=6, pady=6)
output_scrollbar = tk.Scrollbar(output_frame)
output_text.config(yscrollcommand=output_scrollbar.set)
output_scrollbar.config(command=output_text.yview)
output_label.pack(side="left", pady=10)
output_text.pack(side="left", pady=10)
output_scrollbar.pack(side="right", fill="y")
output_frame.pack()
 
output_text.tag_config("user", foreground='green')
output_text.tag_config("ai", background='orange', foreground='white')
 
 
input_label = tk.Label(input_frame, text="用户：")
input_text = tk.Text(input_frame, height=10, width=67, padx=6, pady=6)
input_scrollbar = tk.Scrollbar(input_frame)
input_text.config(yscrollcommand=input_scrollbar.set)
input_scrollbar.config(command=input_text.yview)
input_label.pack(side="left")
input_text.pack(side="left", pady=10)
input_scrollbar.pack(side="right", fill="y")
input_frame.pack()
 
 
def show_text():
    # 清空 Tkinter Text 组件中的文本
    # output_text.delete('1.0', 'end')
    question = input_text.get("1.0", "end-1c")
    result = answer(question)
    output_text.insert("end", "用户：" + question, "user")
    output_text.insert("end", "\n" + '-'*78)
    output_text.insert("end", "\nAI：" + result)
    output_text.insert("end", '\n'+"="*78)
    output_text.insert("end", "\n\n\n")
    # 滚动到最底部
    output_text.yview_moveto(1.0)
    input_text.delete('1.0', 'end')
 
 
# 创建按钮
button_frame = tk.Frame(root)
button = tk.Button(button_frame, text="回答", command=show_text, width=6, height=3)
# 响应回车键 绑定 <Return> 事件
root.bind("<Return>", lambda event: show_text())
 
 
def copy():
    global text
    text.event_generate("<<Copy>>")
 
 
def cut():
    global text
    text.event_generate("<<Cut>>")
 
 
def paste():
    global text
    text.event_generate("<<Paste>>")
 
 
# 创建右键菜单
menu = tk.Menu(root, tearoff=0)
menu.add_command(label="复制", command=copy)
menu.add_command(label="剪切", command=cut)
menu.add_command(label="粘贴", command=paste)
 
 
# 绑定鼠标右键（第一个文本框）
def show_menu1(event):
    global text
    text = input_text
    menu.post(event.x_root, event.y_root)
 
 
input_text.bind("<Button-3>", show_menu1)
 
 
# 绑定鼠标右键（第二个文本框）
def show_menu2(event):
    global text
    text = output_text
    menu.post(event.x_root, event.y_root)
 
 
output_text.bind("<Button-3>", show_menu2)
 
button.pack(side="right", padx=60)
button_frame.pack()
 
root.lift()
# 运行主循环
root.mainloop()

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