个人解决方法:记事本打开并修改“ChatWithRTX_Offline_2_11_mistral_Llama\RAG”目录下文件llama13b.nvi 里的这行代码中的“15” “ <string name="MinSupportedVRAMSize" value="15"/>” 为你的显存大小减1(例如我12GB显存就改成12-1=11)就可以。 我是12g显存把15改成了11,安装完毕后rtx运行llm本地模型...
但最终显示 chat with RTX failed. 分析strings.dat安装的依赖, 再到安装路径\env_nvd_rag\Lib\site-packages 找已经成功安装的依赖.我发现该装的都装了,很神奇,然后我又执行了一次, 这次还是失败,但是显示 chat with RTX 安装成功, 但是模型没装上. 我怀疑是网络问题,下载超时,超过重试次数之类的,导致某些东...
切换到 Llama 2 13B int4量化的模型: 此时显存占用: 看来8G以下的显存使用者就不要切换到13B的模型了。 好了。暂时体验到这里吧。 话说前面你偷偷装了miniconda,CUDA toolkit之类的东西,也不管我是不是已经装了。到底有什么后果,大过节的我就不提了。 希望你多了解一些中国文化! 债见!
1. 中国用户在安装过程中要全程访问国外网站 2.Chat with RTX里面目前是两个模型,显存只有8GB的,安装后只会看到Mistral 7B,看不到Llama2 13B模型 (所以看不到两个模型的,绝对不是你安装有问题,是需要“钞"能力的) 3. 硬盘空间需要100个G 4. Win 10和Win 11都支持 5. 使用默认安装路径。如果选择将应用程...
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...
至于说chat with RTX为什么要求8GB以上的显存容量，因为他封装的mistral 7B-int4和llama2-13B-int4。
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...
Chat with RTX 三种模式 Folder Path : 支持本地化txt,pdf,doc等文件导入检索 YouTube URL:YouTube 视频链接导入,对视频内容检索 AI default model: 生成式文本 待改进地方: Folder Path支持文件格式有限,如果选择非默认目录下的文件目前不支持,检索上下文的长度待测试,对表格的分析能力待测试; ...
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...
2.Chat with RTX里面目前是两个模型,显存只有8GB的,安装后只会看到Mistral 7B,看不到Llama2 13B模型 (所以看不到两个模型的,绝对不是你安装有问题,是需要“钞"能力的) 3. 硬盘空间需要100个G 4. Win 10和Win 11都支持 5. 使用默认安装路径。如果选择将应用程序安装在默认安装位置之外的其他文件夹,请确保...