复制模型目录D:\models\THUDM\chatglm3_6b_32k 的config.json,tokenization_chatglm.py,tokenizer.model和tokenizer_config.json文件放到 文件夹E:\LLM\NVIDIA_ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-windows-main\model\chatglm\chatglm-hf中:(后来发现这边有问题) 修改E:\LLM\NVIDIA_ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-wind...
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 促进了用户数据(无论是文档、笔记、视频还是其他形式的内容)与LLMs之间的直接连接,增强了其对上下文的理解和个性化。通过检索增强生成(RAG)、TensorRT-LLM和RTX加速,用户可以与定制的聊天机器人交流,快速获取根据其内容定制的答案。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Ll...
Chat with RTX 功能的核心基于Mistral/Llama 2等先进的 AI 模型,借助检索增强生成 (RAG)、NVIDIA TensorRT-LLM 软件及 NVIDIA RTX 加速技术,使模型与 Nvidia Tensor 核心的计算能力相结合,可以促进快速、准确的数据查询,将生成式 AI 功能引入由NVIDIA 赋能的本地 Windows PC。 硬件和软件之间的这种协同不仅体现了N...
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...
科学上网,可以单独装Chat With RTX 先,模型之后手动装 3.安装TensorRT-LLM 参考官方:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/blob/rel/windows/README.md 参考命令:pip install tensorrt_llm --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ...
首先，值得一提的是，Chat With RTX并非是英伟达自己搞了个大语言模型（LLM）。它背后所依靠的仍是两款开源LLM，即Mistral和Llama 2，用户在运行的时候可以根据喜好自行选择。Pick完LLM之后，就可以在Chat With RTX中上传本地文件。支持的文件类型包括txt，.pdf，.doc/.docx和.xml。然后就可以开始提问了，例如：S...
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。用户可以根据喜好自行选择使用哪款LLM。此外，Chat With RTX...
这次真的是改头换面,因为名字已经从Chat With RTX变成了ChatRTX,更加简洁,页面也更新了,彷佛之前的名字从来没出现过一样。 什么是ChatRTX 可能新朋友还不知道ChatRTX是什么。 ChatRTX是NVIDIA推出的一款基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)的聊天机器人示范程序,它结合了检索增强生成(Retrieval-Augmented Genera...
科学上网,可以单独装Chat With RTX 先,模型之后手动装 3.安装TensorRT-LLM 参考官方:https:///NVIDIA/TensorRT-LLM/blob/rel/windows/README.md 参考命令:pip install tensorrt_llm --extra-index-url https://pypi.nvidia.com --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ...