开通灵识服务
首先需要到阿里云-模型服务灵积开通账户，获得apiKey
模型服务灵积 https://dashscope.aliyun.com/
进入控制台 ，在API-KEY管理里，创建一个新的API-KEY,然后保存起来，后面会用到。
模型服务灵积服务所有API文档地址 https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference
快速开始
创建项目
创建一个文件，例如“chainlit_chat”
mkdir chainlit_chat
进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。 Chainlit 需要python>=3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述，自行百度)，命令如下：
创建虚拟环境
python -m venv .venv
- 这一步是避免python第三方库冲突，省事版可以跳过
.venv是创建的虚拟空间文件夹可以自定义
接下来激活你创建虚拟空间，命令如下：
#linux or mac
source .venv/bin/activate
#windows
.venv\Scripts\activate
创建requirements.txt文件
在项目根目录下创建requirements.txt，内容如下：
chainlit~=1.1.306
openai~=1.37.0
创建app.py文件
在项目根目录下创建app.py文件，代码如下：
import base64
from io import BytesIO
from pathlib import Pathimport chainlit as cl
from chainlit.element import ElementBased
from chainlit.input_widget import Select, Slider, Switch
from openai import AsyncOpenAIclient = AsyncOpenAI()def encode_image(image_path):with open(image_path, "rb") as image_file:return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")@cl.on_settings_update
async def on_settings_update(settings: cl.chat_settings):cl.user_session.set("settings", settings)@cl.on_chat_start
async def start_chat():settings = await cl.ChatSettings([Select(id="Model",label="Model",values=["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max"],initial_index=0,),Slider(id="Temperature",label="Temperature",initial=1,min=0,max=2,step=0.1,),Slider(id="MaxTokens",label="MaxTokens",initial=1000,min=1000,max=3000,step=100,),Switch(id="Streaming", label="Stream Tokens", initial=True),]).send()cl.user_session.set("settings", settings)content = "你好，我是泰山AI智能客服，有什么可以帮助您吗？"msg = cl.Message(content=content)await msg.send()@cl.on_message
async def on_message(message: cl.Message):settings = cl.user_session.get("settings")print('settings', settings)streaming = settings['Streaming']model = settings['Model']print('elements', message.elements)images = [file for file in message.elements if "image" in file.mime]files = [file for file in message.elements if "application" in file.mime]messages = cl.chat_context.to_openai()if files:model = "qwen-long"files = files[:3]pdfs_content = []for file in files:file_object = await client.files.create(file=Path(file.path), purpose="file-extract")print('file_object', file_object)pdfs_content.append({"role": "system","content": f"fileid://{file_object.id}",})pdfs_content.append({"role": "user", "content": message.content})messages = pdfs_contentif images and model in ["qwen-plus", "qwen-max"]:# Only process the first 3 imagesimages = images[:3]images_content = [{"type": "image_url","image_url": {"url": f"data:{image.mime};base64,{encode_image(image.path)}"},}for image in images]model = "qwen-vl" + model[4:]messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": message.content}, *images_content],}]msg = cl.Message(content="", author="tarzan")await msg.send()print('messages', messages)response = await client.chat.completions.create(model=model,messages=messages,temperature=settings['Temperature'],max_tokens=int(settings['MaxTokens']),stream=streaming)if streaming:async for part in response:if token := part.choices[0].delta.content or "":await msg.stream_token(token)else:if token := response.choices[0].message.content or "":await msg.stream_token(token)await msg.update()
- 根据
qwen的接口文档，文档类的需要用qwen-long模型处理，图片需要用qwen-vl模型处理
创建.env文件
在项目根目录下创建.env环境变量，配置如下：
OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
OPENAI_API_KEY=""
- 由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的灵识服务提供兼容
open ai的接口 OPENAI_BASE_URL是为固定地址OPENAI_API_KEY是你创建灵识服务的API-KEY
安装依赖
执行以下命令安装依赖：
pip install -r .\requirements.txt
- 安装后，项目根目录下会多出
.chainlit和.files文件夹和chainlit.md文件
运行应用程序
要启动 Chainlit 应用程序，请打开终端并导航到包含的目录app.py。然后运行以下命令：
chainlit run app.py -w
- 该
-w标志告知Chainlit启用自动重新加载，因此您无需在每次更改应用程序时重新启动服务器。您的聊天机器人 UI 现在应该可以通过http://localhost:8000访问。
使用体验：
相关文章推荐
《使用 Xinference 部署本地模型》
《Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音输入》
《Fastgpt部署和接入使用重排模型bge-reranker》
《Fastgpt部署接入 M3E和chatglm2-m3e文本向量模型》
《Fastgpt 无法启动或启动后无法正常使用的讨论（启动失败、用户未注册等问题这里）》
《vllm推理服务兼容openai服务API》
《vLLM模型推理引擎参数大全》
《解决vllm推理框架内在开启多显卡时报错问题》
《Ollama 在本地快速部署大型语言模型，可进行定制并创建属于您自己的模型》
