Обновление GLM моделей до GLM-4
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
# Generated migration for updating GLM default model
|
||||
|
||||
from django.db import migrations
|
||||
|
||||
|
||||
def update_glm_default_model(apps, schema_editor):
|
||||
"""Обновляем модель по умолчанию для существующих записей GLM"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Обновляем все записи с glm-4.7 на glm-4-flash
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4.7').update(model_name='glm-4-flash')
|
||||
|
||||
|
||||
def reverse_update_glm_default_model(apps, schema_editor):
|
||||
"""Откат миграции - возвращаем glm-4.7"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Возвращаем glm-4.7
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4-flash').update(model_name='glm-4.7')
|
||||
|
||||
|
||||
class Migration(migrations.Migration):
|
||||
dependencies = [
|
||||
('integrations', '0002_glmintegration_and_more'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
operations = [
|
||||
migrations.RunPython(update_glm_default_model, reverse_update_glm_default_model),
|
||||
]
|
||||
29
myproject/integrations/migrations/0004_revert_glm_model.py
Normal file
29
myproject/integrations/migrations/0004_revert_glm_model.py
Normal file
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
# Generated migration for reverting GLM model back to glm-4.7
|
||||
|
||||
from django.db import migrations
|
||||
|
||||
|
||||
def revert_glm_model(apps, schema_editor):
|
||||
"""Откатываем модель обратно на glm-4.7"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Обновляем все записи с glm-4-flash обратно на glm-4.7
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4-flash').update(model_name='glm-4.7')
|
||||
|
||||
|
||||
def reverse_revert_glm_model(apps, schema_editor):
|
||||
"""Применяем миграцию - возвращаем glm-4-flash"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Возвращаем glm-4-flash
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4.7').update(model_name='glm-4-flash')
|
||||
|
||||
|
||||
class Migration(migrations.Migration):
|
||||
dependencies = [
|
||||
('integrations', '0003_update_glm_default_model'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
operations = [
|
||||
migrations.RunPython(revert_glm_model, reverse_revert_glm_model),
|
||||
]
|
||||
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
# Generated migration for updating GLM model to glm-4
|
||||
|
||||
from django.db import migrations
|
||||
|
||||
|
||||
def update_glm_model_to_glm4(apps, schema_editor):
|
||||
"""Обновляем модель с glm-4-flash на glm-4"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Обновляем все записи с glm-4-flash на glm-4
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4-flash').update(model_name='glm-4')
|
||||
|
||||
|
||||
def reverse_update_glm_model_to_glm4(apps, schema_editor):
|
||||
"""Откат миграции - возвращаем glm-4-flash"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Возвращаем glm-4-flash
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4').update(model_name='glm-4-flash')
|
||||
|
||||
|
||||
class Migration(migrations.Migration):
|
||||
dependencies = [
|
||||
('integrations', '0004_revert_glm_model'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
operations = [
|
||||
migrations.RunPython(update_glm_model_to_glm4, reverse_update_glm_model_to_glm4),
|
||||
]
|
||||
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
# Generated migration for updating GLM model from glm-4-flash to glm-4
|
||||
|
||||
from django.db import migrations
|
||||
|
||||
|
||||
def update_glm_model_to_glm4(apps, schema_editor):
|
||||
"""Обновляем модель с glm-4-flash на glm-4"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Обновляем все записи с glm-4-flash на glm-4
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4-flash').update(model_name='glm-4')
|
||||
|
||||
|
||||
def reverse_update_glm_model_to_glm4(apps, schema_editor):
|
||||
"""Откат миграции - возвращаем glm-4-flash"""
|
||||
GLMIntegration = apps.get_model('integrations', 'GLMIntegration')
|
||||
|
||||
# Возвращаем glm-4-flash
|
||||
GLMIntegration.objects.filter(model_name='glm-4').update(model_name='glm-4-flash')
|
||||
|
||||
|
||||
class Migration(migrations.Migration):
|
||||
dependencies = [
|
||||
('integrations', '0005_update_glm_model_to_glm4'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
operations = [
|
||||
migrations.RunPython(update_glm_model_to_glm4, reverse_update_glm_model_to_glm4),
|
||||
]
|
||||
89
myproject/integrations/models/ai_services/glm.py
Normal file
89
myproject/integrations/models/ai_services/glm.py
Normal file
@@ -0,0 +1,89 @@
|
||||
from django.db import models
|
||||
from integrations.models.base import BaseIntegration, IntegrationType
|
||||
from django.core.exceptions import ValidationError
|
||||
from integrations.fields import EncryptedCharField
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_temperature(value):
|
||||
"""Валидатор для температуры, принимает значения от 0 до 1"""
|
||||
if value < 0 or value > 1:
|
||||
raise ValidationError('Температура должна быть в диапазоне 0.0-1.0')
|
||||
|
||||
|
||||
# Список доступных моделей GLM (включая бесплатные)
|
||||
GLM_MODEL_CHOICES = [
|
||||
('glm-4', 'GLM-4 (Платная, дешевле)'),
|
||||
('glm-4.7', 'GLM-4.7 (Платная)'),
|
||||
('charglm-3', 'ChargLM-3 (Платная)'),
|
||||
('glm-4.6v', 'GLM-4.6V (Бесплатная)'),
|
||||
('glm-4.5v', 'GLM-4.5V (Бесплатная)'),
|
||||
('glm-4.5-air', 'GLM-4.5-Air (Бесплатная)'),
|
||||
('glm-4.5-flash', 'GLM-4.5-Flash (Бесплатная)'),
|
||||
('glm-4.5-flashx', 'GLM-4.5-FlashX (Бесплатная)'),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
class AIIntegration(BaseIntegration):
|
||||
"""
|
||||
Базовая модель для интеграций с ИИ-сервисами
|
||||
"""
|
||||
class Meta:
|
||||
abstract = True
|
||||
|
||||
|
||||
class GLMIntegration(AIIntegration):
|
||||
"""
|
||||
Интеграция с GLM от Z.AI
|
||||
"""
|
||||
integration_type = IntegrationType.AI_SERVICE
|
||||
|
||||
api_key = EncryptedCharField(
|
||||
max_length=500,
|
||||
blank=True,
|
||||
verbose_name="API ключ",
|
||||
help_text="Ключ для доступа к API GLM от Z.AI (шифруется в БД)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
api_url = models.URLField(
|
||||
max_length=500,
|
||||
default="https://api.z.ai/api/paas/v4",
|
||||
verbose_name="URL API",
|
||||
help_text="URL для обращения к API GLM (обычно https://api.z.ai/api/paas/v4)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
model_name = models.CharField(
|
||||
max_length=100,
|
||||
default="glm-4",
|
||||
choices=GLM_MODEL_CHOICES,
|
||||
verbose_name="Название модели",
|
||||
help_text="Название используемой модели GLM (например, glm-4.7, glm-4)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
temperature = models.FloatField(
|
||||
default=0.7,
|
||||
validators=[validate_temperature],
|
||||
verbose_name="Температура",
|
||||
help_text="Параметр температуры для генерации (0.0-1.0)"
|
||||
)
|
||||
|
||||
is_coding_endpoint = models.BooleanField(
|
||||
default=False,
|
||||
verbose_name="Использовать эндпоинт для кодинга",
|
||||
help_text="Отметьте, если используете специальный эндпоинт для задач программирования"
|
||||
)
|
||||
|
||||
class Meta:
|
||||
verbose_name = "Интеграция GLM"
|
||||
verbose_name_plural = "Интеграции GLM"
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def is_configured(self) -> bool:
|
||||
return bool(self.api_key)
|
||||
|
||||
def clean(self):
|
||||
super().clean()
|
||||
if self.temperature < 0 or self.temperature > 1:
|
||||
raise ValidationError({'temperature': 'Температура должна быть в диапазоне 0.0-1.0'})
|
||||
|
||||
# Всегда используем общий эндпоинт
|
||||
self.api_url = "https://api.z.ai/api/paas/v4"
|
||||
218
myproject/integrations/services/ai_services/glm_service.py
Normal file
218
myproject/integrations/services/ai_services/glm_service.py
Normal file
@@ -0,0 +1,218 @@
|
||||
from typing import Dict, Any, Tuple, Optional
|
||||
from ..base import BaseIntegrationService
|
||||
from django.conf import settings
|
||||
import logging
|
||||
import sys
|
||||
import locale
|
||||
|
||||
# Патч для исправления проблемы с кодировкой в httpx на Windows
|
||||
# Устанавливаем кодировку по умолчанию для Python
|
||||
if sys.platform == 'win32':
|
||||
try:
|
||||
import httpx._models
|
||||
original_normalize_header_value = httpx._models._normalize_header_value
|
||||
|
||||
def patched_normalize_header_value(value, encoding):
|
||||
"""Патч для использования UTF-8 вместо ASCII для заголовков"""
|
||||
# Если значение уже bytes, возвращаем его как есть
|
||||
if isinstance(value, bytes):
|
||||
return value
|
||||
# Всегда используем UTF-8 вместо ASCII
|
||||
encoding = encoding or 'utf-8'
|
||||
if encoding.lower() == 'ascii':
|
||||
encoding = 'utf-8'
|
||||
return value.encode(encoding)
|
||||
|
||||
httpx._models._normalize_header_value = patched_normalize_header_value
|
||||
logging.getLogger(__name__).info("Applied patch for httpx header encoding on Windows")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.getLogger(__name__).warning(f"Failed to apply httpx patch: {e}")
|
||||
|
||||
from zai import ZaiClient
|
||||
from .config import get_glm_config
|
||||
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
class GLMIntegrationService(BaseIntegrationService):
|
||||
"""
|
||||
Сервис интеграции с GLM от Z.AI
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, config):
|
||||
super().__init__(config)
|
||||
logger.info(f"=== Инициализация GLMIntegrationService ===")
|
||||
logger.info(f"Тип config: {type(config)}")
|
||||
|
||||
# Получаем конфигурацию из модели интеграции
|
||||
try:
|
||||
self.cfg = get_glm_config(config)
|
||||
logger.info(f"Конфигурация успешно получена")
|
||||
logger.info(f"API URL: {self.cfg.api_url}")
|
||||
logger.info(f"Model name: {self.cfg.model_name}")
|
||||
logger.info(f"Temperature: {self.cfg.temperature}")
|
||||
logger.info(f"API key (первые 10 символов): {self.cfg.api_key[:10] if self.cfg.api_key else 'None'}...")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Ошибка при получении конфигурации: {str(e)}", exc_info=True)
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# Создаем клиент ZaiClient
|
||||
try:
|
||||
logger.info(f"Попытка создать ZaiClient...")
|
||||
logger.info(f"API key type: {type(self.cfg.api_key)}")
|
||||
logger.info(f"API key length: {len(self.cfg.api_key) if self.cfg.api_key else 0}")
|
||||
logger.info(f"API key (первые 10 символов): {self.cfg.api_key[:10] if self.cfg.api_key else 'None'}...")
|
||||
logger.info(f"API key (последние 10 символов): {self.cfg.api_key[-10:] if self.cfg.api_key and len(self.cfg.api_key) > 10 else 'None'}...")
|
||||
|
||||
self.client = ZaiClient(api_key=self.cfg.api_key)
|
||||
logger.info(f"ZaiClient успешно создан")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Ошибка при создании ZaiClient: {str(e)}", exc_info=True)
|
||||
raise
|
||||
|
||||
def test_connection(self) -> Tuple[bool, str]:
|
||||
"""
|
||||
Проверить соединение с API GLM
|
||||
"""
|
||||
import sys
|
||||
import locale
|
||||
|
||||
logger.info(f"=== Начало тестирования соединения с GLM ===")
|
||||
logger.info(f"Python default encoding: {sys.getdefaultencoding()}")
|
||||
logger.info(f"Python filesystem encoding: {sys.getfilesystemencoding()}")
|
||||
logger.info(f"Locale preferred encoding: {locale.getpreferredencoding()}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Отправляем простой запрос для проверки подключения
|
||||
logger.info(f"Отправка запроса к API GLM...")
|
||||
logger.info(f"Model: {self.cfg.model_name}, Temperature: {self.cfg.temperature}")
|
||||
|
||||
# Используем английский текст для теста, чтобы избежать проблем с кодировкой
|
||||
messages = [{"role": "user", "content": "ping"}]
|
||||
logger.info(f"Messages: {messages}")
|
||||
|
||||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||||
model=self.cfg.model_name,
|
||||
messages=messages,
|
||||
temperature=self.cfg.temperature,
|
||||
max_tokens=10
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info(f"Получен ответ от API GLM")
|
||||
logger.info(f"Тип ответа: {type(response)}")
|
||||
logger.info(f"Атрибуты ответа: {dir(response)}")
|
||||
|
||||
# Проверяем, что получили ответ
|
||||
if hasattr(response, 'choices') and len(response.choices) > 0:
|
||||
logger.info(f"Успешное подключение к GLM")
|
||||
return True, "Connection to GLM successful"
|
||||
else:
|
||||
logger.error(f"Некорректный ответ от API GLM: нет choices")
|
||||
return False, "Invalid response from GLM API"
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Ошибка подключения к GLM: {str(e)}", exc_info=True)
|
||||
return False, f"Connection error: {str(e)}"
|
||||
|
||||
def sync(self) -> Tuple[bool, str]:
|
||||
"""
|
||||
Основная операция синхронизации (в случае GLM - может быть вызовом API для обработки данных)
|
||||
"""
|
||||
# Реализация будет зависеть от конкретных требований
|
||||
return True, "Синхронизация GLM не требуется"
|
||||
|
||||
def generate_text(self,
|
||||
prompt: str,
|
||||
system_prompt: Optional[str] = None,
|
||||
max_tokens: int = 1000) -> Tuple[bool, str, Optional[Dict]]:
|
||||
"""
|
||||
Генерация текста с помощью GLM
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
prompt: Входной текст для генерации
|
||||
system_prompt: Системный промпт (опционально)
|
||||
max_tokens: Максимальное количество токенов в ответе
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
tuple: (success: bool, message: str, response_data: dict or None)
|
||||
"""
|
||||
if not self.is_available():
|
||||
return False, "Интеграция GLM не активна", None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Подготовим сообщения
|
||||
messages = []
|
||||
if system_prompt:
|
||||
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
|
||||
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
||||
|
||||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||||
model=self.cfg.model_name,
|
||||
messages=messages,
|
||||
temperature=self.cfg.temperature,
|
||||
max_tokens=max_tokens
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Извлекаем сгенерированный текст
|
||||
generated_text = response.choices[0].message.content
|
||||
usage_info = getattr(response, 'usage', {})
|
||||
|
||||
return True, "Текст успешно сгенерирован", {
|
||||
'generated_text': generated_text,
|
||||
'usage': usage_info,
|
||||
'model': self.cfg.model_name
|
||||
}
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Ошибка генерации текста с помощью GLM: {str(e)}")
|
||||
return False, f"Ошибка генерации: {str(e)}", None
|
||||
|
||||
def generate_code(self,
|
||||
prompt: str,
|
||||
language: Optional[str] = None,
|
||||
max_tokens: int = 1000) -> Tuple[bool, str, Optional[Dict]]:
|
||||
"""
|
||||
Генерация кода с помощью GLM (использует специальный эндпоинт, если указан)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
prompt: Описание задачи для генерации кода
|
||||
language: Язык программирования (опционально)
|
||||
max_tokens: Максимальное количество токенов в ответе
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
tuple: (success: bool, message: str, response_data: dict or None)
|
||||
"""
|
||||
if not self.is_available():
|
||||
return False, "Интеграция GLM не активна", None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Подготовим системный промпт для генерации кода
|
||||
system_prompt = "You are a helpful AI coding assistant. Generate clean, efficient, and well-documented code."
|
||||
if language:
|
||||
system_prompt += f" The code should be in {language}."
|
||||
|
||||
messages = [
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||||
]
|
||||
|
||||
response = self.client.chat.completions.create(
|
||||
model=self.cfg.model_name,
|
||||
messages=messages,
|
||||
temperature=self.cfg.temperature,
|
||||
max_tokens=max_tokens
|
||||
)
|
||||
|
||||
generated_code = response.choices[0].message.content
|
||||
usage_info = getattr(response, 'usage', {})
|
||||
|
||||
return True, "Код успешно сгенерирован", {
|
||||
'generated_code': generated_code,
|
||||
'usage': usage_info,
|
||||
'model': self.cfg.model_name
|
||||
}
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Ошибка генерации кода с помощью GLM: {str(e)}")
|
||||
return False, f"Ошибка генерации кода: {str(e)}", None
|
||||
Reference in New Issue
Block a user