[ChatStream] コンソールチャットの作成

[ChatStream] コンソールチャットの作成

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!

本稿では、 ChatStream を使って、コンソールチャットを作成する方法について説明いたします!

handle_console_input メソッドを使用することで CLI ベースのチャットを簡単に作成しモデルを試すことができます

chat.py

import asyncio

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from chatstream import ChatStream, ChatPromptTogetherRedPajamaINCITEChat as ChatPrompt, LoadTime

model_path = "togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1"

device = "cuda"  # "cuda" / "cpu"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

if device == "cuda":
    model.to(device)

chat_stream = ChatStream(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device=device,
    chat_prompt_clazz=ChatPrompt,
)

async def console_chat_main():
    while True:
        user_input = input("YOU: ")
        if user_input.lower() == "exit":
            break

        async for response_text, updated_text, pos in chat_stream.handle_console_input(user_input):

            if pos == "begin":
                print("AI : ", end="", flush=True)
                print(updated_text, end="", flush=True)

            elif pos == "mid":
                print(updated_text, end="", flush=True)

            elif pos == "end":
                print()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(console_chat_main())

0:00
/1:55

ちょっとお試ししたい用途なら、コンソールチャットも一つの選択肢となりますね!

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日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

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こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

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