描述：
本次pull request实现了一个基于Flask框架的简洁API服务器，它提供了两个端点（‘/chat’ 和 ‘/chat_bbox’），允许用户通过POST请求与基于视觉和语言信息的聊天模型进行交互。为了启用这一功能，我们确保了以下几点：

1. 导入了必要的依赖：Flask库用于创建Web服务，modelscope库用于下载并加载预训练的聊天模型，以及torch库以确保结果的一致性。
2. 创建了Flask应用实例，并通过两个POST方法提供了API端点。
3. 通过modelscope库的snapshot_download方法获取到了特定的模型，并利用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer完成了模型及分词器的加载。
4. 设定了模型的生成配置，并初始化了聊天历史记录变量以保持聊天上下文。
5. '/chat' 接口可以接收一个包含文本和视觉上下文的JSON对象，并返回模型根据提供的输入生成的聊天回复。
6. '/chat_bbox' 接口除了返回聊天回复外，还会在最近的图片上绘制边界框，并返回边界框图片的路径。
7. 在底部附加了使用Python的requests库和curl命令行工具发送API请求的示例。

该功能将极大地方便开发者与聊天模型进行交云，并可直接集成到现有应用中以增强其交互能力。此外，通过提供明确的API请求示例，用户能够快速理解如何使用这两个接口与聊天模型交互。