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...
1. 中国用户在安装过程中要全程挂梯子 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...
你个人的专属大模型--无须联网,在你个人电脑上使用GPT的方法。 2522 -- 2:58 App 在本地运行大模型-ollama windows版本安装使用 3049 -- 6:29 App 魔改ChatWithRTX第三波,集成基于Mistral7B的OpenBuddy中文模型 1.1万 -- 3:17 App 飞牛云NAS-搭建完全免费的AI应用-国内无需科学-免费使用gpt-4o-mini模...
总的来说，对于普通用户来说，这个Chat with RTX不要对其期待太高，本地部署AI模型的软件，通常都是针对一些单一的应用，而不是让大家泛泛而谈。而且现在NVIDIA这个只是一个DEMO，或许未来会有更多的功能。另外大家要下载的话，可以去NVIDIA美国官网下载，中文官网暂时还没有开放。
由于在Chat With RTX安装过程中没有成功安装Llama2模型,并且内置的两个语言模型对中文支持不是很好,因此需要增加中文模型,并将Llama2重新配置。 1. 安装chatglm3_6b_32k 要增加一个模型,需要TensorRT-LLM编译构建模型引擎。TensorRT-LLM是专门为大语言模型推理而设计的,工具能够加速AI模型的推理速度,让我们的模型运行...
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...
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...
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...
对于中文大语言模型配置，Chat with RTX在安装过程中可能不支持Llama2模型，或在显存不足时无法安装。解决方法包括在安装前修改内存相关配置文件，或在安装后通过构建和配置来安装Llama2。同样，对于中文支持不佳的问题，可以增加如ChatGLM3_6b_32k等中文模型，并进行相应配置。此外，通义千问模型的构建与...
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 ...