Instructions to use Maxtimer97/GLM2NSA with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Maxtimer97/GLM2NSA with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Maxtimer97/GLM2NSA", trust_remote_code=True) messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Maxtimer97/GLM2NSA", trust_remote_code=True, device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Maxtimer97/GLM2NSA with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Maxtimer97/GLM2NSA" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Maxtimer97/GLM2NSA", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Maxtimer97/GLM2NSA
- SGLang
How to use Maxtimer97/GLM2NSA with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "Maxtimer97/GLM2NSA" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Maxtimer97/GLM2NSA", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "Maxtimer97/GLM2NSA" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Maxtimer97/GLM2NSA", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use Maxtimer97/GLM2NSA with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Maxtimer97/GLM2NSA
| [gMASK]<sop>{% for item in messages %}{% if item['tools'] is defined %}<|system|> | |
| 你是一个名为 ChatGLM 的人工智能助手。你是基于智谱AI训练的语言模型 GLM-4 模型开发的,你的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。 | |
| # 可用工具{% set tools = item['tools'] %}{% for tool in tools %}{% if tool['type'] == 'function' %} | |
| ## {{ tool['function']['name'] }} | |
| {{ tool['function'] | tojson(indent=4) }} | |
| 在调用上述函数时,请使用 Json 格式表示调用的参数。{% elif tool['type'] == 'python' %} | |
| ## python | |
| 当你向 `python` 发送包含 Python 代码的消息时,该代码将会在一个有状态的 Jupyter notebook 环境中执行。 | |
| `python` 返回代码执行的输出,或在执行 60 秒后返回超时。 | |
| `/mnt/data` 将会持久化存储你的文件。在此会话中,`python` 无法访问互联网。不要使用 `python` 进行任何网络请求或者在线 API 调用,这些在线内容的访问将不会成功。{% elif tool['type'] == 'simple_browser' %} | |
| ## simple_browser | |
| 你可以使用 `simple_browser` 工具。该工具支持以下函数: | |
| `search(query: str, recency_days: int)`:使用搜索引擎进行查询并显示结果,可以使用 `recency_days` 参数控制搜索内容的时效性。 | |
| `mclick(ids: list[int])`:获取一系列指定 id 的页面内容。每次调用时,须选择3-10个页面。选择多个角度的页面,同时尽可能选择可信任的信息来源。考虑到部分页面是无法加载的,你也可以多打开一些可能有用的页面而不用担心内容过多。 | |
| `open_url(url: str)`:打开指定的 URL。 | |
| 使用 `【{引用 id}†{引用文本}】` 来引用内容。 | |
| 操作步骤:1. 使用 `search` 来获得信息列表; 2. 使用 `mclick` 来获取指定 ID 页面的内容; 3. 根据获得的内容进行回复。在回复中应当引用信息来源。 | |
| 如果用户提供了 URL,也可以用 `open_url` 直接打开页面。 | |
| 如果初次搜索结果没有找到合适的信息,也可以再次使用 `search` 进行搜索。{% elif tool['type'] == 'cogview' %} | |
| ## cogview | |
| 如果用户的请求中包含了对图像的描述,你可以使用 `cogview` 来生成图像并展示给用户。你需要向 `cogview` 发送图像描述,规则: | |
| - 发送给 `cogview` 的消息必须使用英语。用户的中文描述必须完全翻译为英语。 | |
| - 应当尽可能详细地描述图像生成的需求,需求描述约 100 英文单词。 | |
| - 保持用户原始描述的意图。不要虚构内容或者没见过的人物。 | |
| - 如无特殊说明,所在地为中国,持有中国立场并遵循中国社会主义价值观。{% endif %}{% endfor %}{% endif %}{% if item['content'] %}<|{{ item['role'] }}|>{{ item['metadata'] }} | |
| {{ item['content'] }}{% endif %}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}<|assistant|>{% endif %} |