和其他本地大模型基于pytorch推理或者llama-cpp推理不同,chat with RTX的推理框架是业界最强的,毕竟是老黄家出品,发挥显卡最大效用是必须的。 在我的3090上,mistral的推理能够轻松跑到60token/s。速度毋庸置疑是极快的。 不过,它也有不小的缺点,最大的问题是,官方提供模型目前只有llama2-13B和mistral-7B。这两个...
2.使用Chat With RTX 双击图标后, 在浏览器中会弹出如下界面, 您就已经搭建完了一个本地的聊天机器人. 注意:如果你的显存不够大, 比如不够12G, 那么你在上面安装的时候,以及此处选择模型的时候会看不到LLama2, 只有Mistral. 2.1 完全离线运行 虽然模型的推理是利用TensorRT-LLM在本地进行推理, 但是这时,如果...
cd E:/LLM/NVIDIA_ChatWithRTX_Demo/ChatWithRTX_Offline_2_11_mistral_Llama/RAG/llama/llama13_int4_awq_weights python show_npz.py 再看看另一个目录:mistral,下面也差不多: mistral7b_hf: mistral7b_int4_quant_weights: 这个模型文件有14G。 从目录上来看,有个RAG的目录,貌似表示Chat With RTX采用...
LlaMA 2是一个经过预训练与微调的基于自回归的transformer的LLMs,参数从7B至70B。同期推出的Llama 2-Chat是Llama 2专门为对话领域微调的模型。 在许多开放的基准测试中Llama 2-Chat优于其他开源的聊天模型,此外Llama 2-Chat还做了可用性与安全性评估。 Meta官方推荐可将其作为大部分的闭源模型替代品。 Meta不仅开...
NVIDIA推出Chat With RTX 本地部署版本ChatGPT NVIDIA近日推出了Chat With RTX，这个应用相当于本地部署的ChatGPT，由GPU提供算力支持。要求的话，需要至少8GB显存的RTX 30或40系列显卡。尽管Chat With RTX并非英伟达自己研发的大语言模型（LLM），但它背后所依靠的Mistral和Llama 2两款开源LLM却颇具实力。用户可以根据...
Llama-2-13b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-13b-chat是性能与效果均衡的原生开源版本,适用于对话场景。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档...
在AI技术的快速发展下,英伟达推出了自家版的类ChatGPT,名为Chat With RTX。与其他智能聊天机器人不同的是,Chat With RTX需要下载并安装到个人电脑中,这一举措使得其运行效果更快,为用户提供更流畅的聊天体验。 Chat With RTX在聊天内容上没有太多限制,用户可以自由选择两款开源LLM(Mistral和Llama 2)来支持其...
同时，用户可以快速轻松地将桌面端上的资料作为数据集，连接到Mistral或Llama2 这一类开源大型语言模型，以便快速查询与上下文有关的内容。ChatWith RTX支持多种文件格式，包括文本文件、PDF、DOC/DOCX和XML，实现了流程的简化。只需在应用程序中指定包含目标文件的文件夹，几秒钟内，应用程序即可将它们加载到库中。Cha...
NVIDIA表示，Chat with RTX是一个技术演示应用，可以让用户以自己的内容定制一个聊天机器人。这个应用结合了检索增强生成、TensorRT-LLM和NVIDIA RTX加速技术。用户可以把PC上的本地文件作为数据集连接到开源的LLM如Mistral或Llama 2上，这样就能询问AI获得答案和相关的文件，而不必自己动手寻找。NVIDIA表示，这个AI助手...
ChatRTX支持多种开源大型语言模型,除了先前Mistral、Llama 2模型之外,这次加入了Google Gemma模型,这是Google DeepMind和其他Google团队共同开发的一系列轻量级、先进的开放模型。Gemma与Ready-to-use Colab和Kaggle笔记本以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成,使得入门变得非常容易。