国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。


LangChain+ChatGLM大模型應(yīng)用落地實(shí)踐(一)
LLaMa模型GitHub地址
git lfs clone https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b
添加LLaMa模型配置

在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中l(wèi)lm_model_dict添加

"llama-7b": {
        "name": "llama-7b",
        "pretrained_model_name": "/home/user/data/your_path/llama-7b",
        "local_model_path": "/home/user/data/your_path/llama-7b",
        "provides": "LLamaLLMChain"
    }

LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二),AI,langchain,llama,ChatGLM,大模型,python

啟用LLaMa模型

進(jìn)入Web UI選擇LLaMa模型
LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二),AI,langchain,llama,ChatGLM,大模型,python
LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二),AI,langchain,llama,ChatGLM,大模型,python

LLAMA-7B(中文提問當(dāng)作翻譯回答了…看來訓(xùn)練的中文語料不太行,但是英文也算是答對(duì)了)
LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二),AI,langchain,llama,ChatGLM,大模型,python
具體為什么LLaMa為什么這樣回答,等待后續(xù)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-629610.html

到了這里,關(guān)于LangChain+ChatGLM整合LLaMa模型(二)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 大模型部署手記(13)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+LangChain+摘要問答

    大模型部署手記(13)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+LangChain+摘要問答

    組織機(jī)構(gòu):Meta(Facebook) 代碼倉:GitHub - facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models 模型:chinese-alpaca-2-7b-hf、text2vec-large-chinese 下載:使用百度網(wǎng)盤和huggingface.co下載 硬件環(huán)境:暗影精靈7Plus Windows版本:Windows 11家庭中文版 Insider Preview 22H2 內(nèi)存 32G GPU顯卡:Nvidia GTX 3080 Laptop

    2024年02月04日
    瀏覽(20)
  • Chatbot開發(fā)三劍客:LLAMA、LangChain和Python

    Chatbot開發(fā)三劍客:LLAMA、LangChain和Python

    聊天機(jī)器人(Chatbot)開發(fā)是一項(xiàng)充滿挑戰(zhàn)的復(fù)雜任務(wù),需要綜合運(yùn)用多種技術(shù)和工具。在這一領(lǐng)域中,LLAMA、LangChain和Python的聯(lián)合形成了一個(gè)強(qiáng)大的組合,為Chatbot的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了卓越支持。 首先,LLAMA是一款強(qiáng)大的自然語言處理工具,具備先進(jìn)的語義理解和對(duì)話管理功能

    2024年02月05日
    瀏覽(21)
  • Windows11下私有化部署大語言模型實(shí)戰(zhàn) langchain+llama2

    Windows11下私有化部署大語言模型實(shí)戰(zhàn) langchain+llama2

    CPU:銳龍5600X 顯卡:GTX3070 內(nèi)存:32G 注:硬件配置僅為博主的配置,不是最低要求配置,也不是推薦配置。該配置下計(jì)算速度約為40tokens/s。實(shí)測核顯筆記本(i7-1165g7)也能跑,速度3tokens/s。 Windows系統(tǒng)版本:Win11專業(yè)版23H2 Python版本:3.11 Cuda版本:12.3.2 VS版本:VS2022 17.8.3 lan

    2024年02月03日
    瀏覽(1177)
  • [NLP] 使用Llama.cpp和LangChain在CPU上使用大模型-RAG

    [NLP] 使用Llama.cpp和LangChain在CPU上使用大模型-RAG

    下面是構(gòu)建這個(gè)應(yīng)用程序時(shí)將使用的軟件工具: 1.Llama-cpp-python ?下載llama-cpp, llama-cpp-python [NLP] Llama2模型運(yùn)行在Mac機(jī)器-CSDN博客 2、LangChain LangChain是一個(gè)提供了一組廣泛的集成和數(shù)據(jù)連接器,允許我們鏈接和編排不同的模塊??梢猿R娏奶鞕C(jī)器人、數(shù)據(jù)分析和文檔問答等應(yīng)用。

    2024年02月04日
    瀏覽(20)
  • 大模型技術(shù)實(shí)踐(三)|用LangChain和Llama 2打造心靈療愈機(jī)器人

    大模型技術(shù)實(shí)踐(三)|用LangChain和Llama 2打造心靈療愈機(jī)器人

    上期文章我們實(shí)現(xiàn)了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我們將用 “LangChain+Llama 2” 的架構(gòu)打造一個(gè)定制化的 心靈療愈機(jī)器人 。有相關(guān)知識(shí)背景的讀者可以直接閱讀 「實(shí)戰(zhàn)」 部分。 01nbsp; 背景 1.1 微調(diào) vs. 知識(shí)庫 由于大模型在垂直行業(yè)領(lǐng)域的問答效果仍有待提升,

    2024年02月06日
    瀏覽(18)
  • 基于Llama2和LangChain構(gòu)建本地化定制化知識(shí)庫AI聊天機(jī)器人

    基于Llama2和LangChain構(gòu)建本地化定制化知識(shí)庫AI聊天機(jī)器人

    參考: 本項(xiàng)目?https://github.com/PromtEngineer/localGPT 模型?https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML 云端知識(shí)庫項(xiàng)目:基于GPT-4和LangChain構(gòu)建云端定制化PDF知識(shí)庫AI聊天機(jī)器人_Entropy-Go的博客-CSDN博客? ????????相比OpenAI的LLM ChatGPT模型必須網(wǎng)絡(luò)連接并通過API key云端調(diào)用模型,擔(dān)心

    2024年02月08日
    瀏覽(32)
  • LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知識(shí)庫問答應(yīng)用)的簡介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embe

    LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知識(shí)庫問答應(yīng)用)的簡介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embe

    LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知識(shí)庫問答應(yīng)用)的簡介(支持?FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embedding模型m3e等+多種TextSplitter分詞器)、安裝(鏡像部署【AutoDL云平臺(tái)/Docker鏡像】,離線私有部署+支持RTX3090 ,支持FAISS/Milvus/PGVector向量庫, 基于

    2024年02月08日
    瀏覽(25)
  • Llama 2 with langchain項(xiàng)目詳解(一)

    Llama 2 with langchain項(xiàng)目詳解(一)

    Llama 2 with langchain項(xiàng)目詳解(一) 2023年2月25日,美國Meta公司發(fā)布了Llama 1開源大模型。隨后,于2023年7月18日,Meta公司發(fā)布了Llama 2開源大模型,該系列包括了70億、130億和700億等不同參數(shù)規(guī)模的模型。相較于Llama 1,Llama 2的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加了40%,上下文長度提升至4096,是Llama 1的

    2024年02月14日
    瀏覽(21)
  • Llama 2 with langchain項(xiàng)目詳解(三)

    Llama 2 with langchain項(xiàng)目詳解(三) 17.3 Llama 2 with langchain基礎(chǔ) 本節(jié)講解在LangChain中使用Llama 2模型的基礎(chǔ)知識(shí),展示如何運(yùn)行LangChain的代碼,及在云端運(yùn)行Llama 2的700億模型。 首先,使用Python的pip管理器安裝一系列庫,包括huggingface/transformers、datasets、loralib、sentencepiece、bitsandb

    2024年02月14日
    瀏覽(19)
  • 使用GGML和LangChain在CPU上運(yùn)行量化的llama2

    使用GGML和LangChain在CPU上運(yùn)行量化的llama2

    Meta AI 在本周二發(fā)布了最新一代開源大模型 Llama 2。對(duì)比于今年 2 月發(fā)布的 Llama 1,訓(xùn)練所用的 token 翻了一倍,已經(jīng)達(dá)到了 2 萬億,對(duì)于使用大模型最重要的上下文長度限制,Llama 2 也翻了一倍。 在本文,我們將緊跟趨勢介紹如何在本地CPU推理上運(yùn)行量化版本的開源Llama 2。 我

    2024年02月16日
    瀏覽(21)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包