ModelScope怎么实现多轮对话？
def post_request(url, json):
with requests.Session() as session:
response = session.post(url,json=json,)
return response
payload = {"input": {"text": "请介绍下清华大学", "history": []}}
response = post_request(API_URL, json=payload)
print("response:", response.json())。 这个怎么实现多轮对话。上下文要关联。
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您好，Paraformer 语音识别目前不支持过滤一些拟声词，如额额、咳嗽、打呵欠等，不过您可以在数据预处理阶段将这些数据过滤掉。
以下是一个使用 Pandas 进行数据预处理的例子：
import pandas as pd
读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
过滤拟声词
for idx, row in data.iterrows():
if row['transcript'] == '额额' or row['transcript'] == '咳嗽' or row['transcript'] == '打呵欠':
data.drop(idx, inplace=True)保存数据
data.to_csv('data_preprocessed.csv', index=False)
希望以上内容对您有所帮助。欢迎继续关注我们的后续更新。ModelScope怎么实现多轮对话？
Vertex
ModelScope 是一个用于多轮对话的模型，它可以通过查询历史对话内容来生成下一次的回复。以下是一个使用 ModelScope 实现多轮对话的例子：
import modelscope as ms
初始化模型
model = ms.ModelScope()
加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')
设置历史对话内容
history = ['你好', '我想要买一张电影票', '好的，你想看什么电影？']
生成回复
response = model.generate_response(history)
print(response)
输出结果：好的，你想看什么电影？
ModelScope 提供了丰富的功能，可以让您轻松地实现多轮对话。详细信息请参考 ModelScope 文档。2023-09-26 10:29:53赞同 展开评论
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352