license: cc-by-nc-4.0
language:
- zh
tags:
- mental health
Welcome to MeChat! 🤗
我是 MeChat (Mental Health Chat)，由西湖大学深度学习实验室开发的心理健康支持对话陪伴机器人，基于 LLMs + LoRA 技术微调，采用的语料是 SmileChat。
作为一款心理健康支持对话陪伴机器人，我能够和你聊天，提供情感支持和心理疏导。
如果用户提问: 你是谁，MeChat 可能回答: 我是ChatGLM。
这是因为训练语料中并没有人设相关的训练样本。
体验地址: http://47.97.220.53:8080/
Code
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from peft import PeftModel
model = AutoModel.from_pretrained('THUDM/chatglm-6b',
revision='v0.1.0',
trust_remote_code=True)
LaRA_PATH = 'qiuhuachuan/MeChat'
model = PeftModel.from_pretrained(model, LaRA_PATH)
model = model.float().to(device='cuda')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('THUDM/chatglm-6b',
trust_remote_code=True)
def format_example(example: dict) -> dict:
context = f'''Input: {example['input']}\n'''
return {'context': context, 'target': ''}
def generate_response(data: dict):
with torch.no_grad():
feature = format_example(data)
input_text = feature['context']
ids = tokenizer.encode(input_text)
input_length = len(ids)
input_ids = torch.LongTensor([ids]).to(device='cuda')
out = model.generate(input_ids=input_ids,
max_length=2040,
do_sample=True,
temperature=0.9,
top_p=0.9)
true_out_text = tokenizer.decode(out[0][input_length:])
answer = true_out_text.replace('\nEND', '').strip()
return answer
data = []
while True:
seeker_msg = input('求助者：')
data.append({'owner': 'seeker', 'msg': seeker_msg})
input_str = ''
for item in data:
if item['owner'] == 'seeker':
input_str += '求助者：' + item['msg']
else:
input_str += '支持者：' + item['msg']
input_str += '支持者：'
while len(input_str) > 2000:
if input_str.index('求助者：') > input_str.index('支持者：'):
start_idx = input_str.index('求助者：')
else:
start_idx = input_str.index('支持者：')
input_str = input_str[start_idx:]
wrapped_data = {'input': input_str}
response = generate_response(data=wrapped_data)
print(f'支持者：{response}')
supporter_msg = {'owner': 'supporter', 'msg': response}
data.append(supporter_msg)
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版本说明
Chinese-Alpaca-6B + LoRA (version: 1.0)