init

Test101.py

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+# pip install bitsandbytes
+
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextIteratorStreamer
+from transformers import BitsAndBytesConfig
+from api.doubao_client import DoubaoClient
+from core.ocr_service import OCRService
+import torch
+import threading
+
+_doubao_client = DoubaoClient()
+_ocr_service = OCRService(_doubao_client)
+
+image_path = r'c:\math1.jpg'
+
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
+    bnb_4bit_use_double_quant=True,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4"
+)
+
+ocr_result = _ocr_service.get_ocr(image_path)
+
+# model_name = "netease-youdao/Confucius3-Math"
+model_name = r"D:\Confucius3-Math\netease-youdao\Confucius3-Math"
+
+
+SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE="""
+# 数学解题助手（严格限定初中知识）
+
+你现在是一名严格按照初中数学课程标准教学的老师，必须遵守以下规则：
+
+【铁律1】绝对禁止使用向量、坐标系、微积分、复数等任何超出初中数学范围的知识。
+【铁律2】必须使用初中生熟悉的算术方法、几何定理、代数方程等基础知识解题。
+【铁律3】如果题目可能涉及高级知识，你需要重新表述问题，使其符合初中水平。
+【铁律4】解题过程中必须明确说明每一步使用的初中数学定理或公式。
+【铁律5】如遇无法用初中知识解决的问题，直接说明"本题超出初中数学范围"。
+
+# 解题步骤
+1. 用自然语言复述题目，确保理解正确
+2. 分析题目涉及的初中数学知识点
+3. 列出解题所需的定理、公式
+4. 分步解答，每步标注所用知识点
+5. 总结答案
+"""
+
+USER_PROMPT_TEMPLATE = """{question}"""
+
+# question = "1+1=?"
+
+question = ocr_result
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    # torch_dtype="auto",
+    quantization_config=bnb_config,
+    device_map="auto"
+)
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+messages = [
+    {'role': 'system', 'content': SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE},
+    {'role': 'user', 'content': USER_PROMPT_TEMPLATE.format(question=question)},
+]
+
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+# 创建流式输出器
+streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, skip_special_tokens=True, timeout=10.0)
+
+# 设置生成参数，添加streamer
+generation_kwargs = {
+    **model_inputs,
+    "streamer": streamer,
+    "max_new_tokens": 32768
+}
+
+# 创建线程来处理流式输出
+thread = threading.Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs)
+thread.start()
+
+# 流式输出结果
+print("流式输出开始：")
+for chunk in streamer:
+    if chunk:
+        print(chunk, end="", flush=True)
+
+thread.join()
+print("\n流式输出结束")