python build.py --model_dir`C:\2024\Software\NVIDIA_ChatWithRTX_Demo\llama\llama13_hf --quant_ckpt_path C:\2024\Software\NVIDIA_ChatWithRTX_Demo\llama\llama13_int4_awq_weights\llama_tp1_rank0.npz --dtype float16 --remove_input_padding --use_gpt_attention_plugin float16 --enable_conte...
https://www.nvidia.cn/ai-on-rtx/chat-with-rtx-generative-ai/ 然后进行解压,一步步往下就ok了。可以修改安装的地址(有些电脑好像不得行): 需要挂梯子,不然有一些文件下载不下来(大概需要6g的数据)。 参见的搭建教程为:--->2.使用Chat With RTX之前 https://zhuanlan.zhihu.com/p/683494847 设置中文的模...
it loads the model from that path.If it is not a path,it first tries to download a pre-trained SentenceTransformer model.If that fails,tries to construct a model from Huggingface models repositorywiththat name.:param modules
1.FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘F:\ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-windows-main\model\mistral\mistral7b_int4_engine\config.json’ 进行一个配置文件的修改 { "name": "Qwen 1.8B Chat int4", "installed": true, "metadata": { "model_path": "model\\Qwen\\Qwen...
把我们下载的c:\2024\chatglm3_6b_32k文件夹中的config.json,tokenization_chatglm.py,tokenizer.model和tokenizer_config.json文件放到chatglm_hf文件夹中: 打开C:\Users\Yourname\AppData\Local\NVIDIA\ChatWithRTX\RAG\trt-llm-rag-windows-main\config文件夹中的config.json文件, 将我们新创建的chatglm模型的...
然后修改此处的"embedded_model"属性为"C:\Users\hekun\AppData\Local\NVIDIA\ChatWithRTX\UAE-Large-V1" 如下图所示: 注意, 这里的路径是我自己下载完的路径, 请根据您的路径进行修改 完成上述操作之后记得保存, 然后重启就不需要联网,能够完全离线运行了!
Chat with RTX是單純的對答系統,內建RAG功能,不過它沒有記憶功能,每個問題對它來說都是獨立的問題,因此,你不能期望它記得前一題你問過什麼。 D) Q&A過程(英文) 首先使用英文進行問題,注意在第Q3和Q4,我詢問LLM兩種產品的差異,這在文件中是沒有的,兩個LLM也進行了比較並回答。結果會發現,模型size大上一倍...
①版本号与命名调整Chat with RTX软件已更新至版本0.3,并更名为ChatRTX。这一变更旨在增强软件的识别度和记忆性,便于用户选择和使用。 ②离线安装与使用的便利性ChatRTX新版本支持离线安装和使用,用户无需频繁连接到互联网即可享受完整的软件功能,为用户提供了更加...
ChatRTX 更新后界面细节 ①版本号与命名调整Chat with RTX软件已更新至版本0.3,并更名为ChatRTX。这一变更旨在增强软件的识别度和记忆性,便于用户选择和使用。 ②离线安装与使用的便利性ChatRTX新版本支持离线安装和使用,用户无需频繁连接到互联网即可享受完整的软件功能,为用户提供了更加便捷的使用体验。
然后找一下选中内容对应的路径是否存在,经过一番查找之后会发现这个路径确实存在,然后把该路径对应的字符串表示直接复制到 app_config.json 配置文件中 embedded_model 的变量值或者 app.py 中 embedded_model 的变量值。复制完成之后对修改的文件进行保存,接着断开网络连接后重新启动 Chat with RTX,发现已经可以完美...