3. 配置与启动 配置文件修改,生成默认配置文件,并修改model_config.py中的相关设置,如EMBEDDING_MODEL、chatglm3-6b模型路径及bge-large-zh向量模型路径等。初始化向量库后,通过以下命令启动大模型: python startup.py -a 1 当看到“You can now view your Streamlit app in
embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name=embeddings_model_name) db = Chroma.from_documents(texts, embedding_function, persist_directory=output_dir) db.persist() 运行createKnowledgeBase.py即可将txt、csv、excel、pdf等格式文件的文本转换成向量,并存储在db中。按照chunk_size, chunk_overla...
最后发现问题在于model_config配置中:EMBEDDING_MODEL和MODEL_PATH中模型名称不一致导致的,造成模型没有加载成功报错。 8.启动 python startup,py -a 效果来看纯cpu在本地云上跑(64C+128G)效果还是很拉,回答“你好”全部时间约为1m40s,仅限于见识一下体验一下功能的程度。 大眼仔笔记本(12代i7+3060laptop,显存...
embedding(input_ids) if self.pre_seq_len is not None: # 如果启用了 PTuning,并且没有传入 KVCache # 将前缀嵌入作为 KVCache,保证它们添加到单词 KV 的前面 if past_key_values is None: past_key_values = self.get_prompt(batch_size=batch_size, device=input_ids.device, dtype=inputs_embeds....
embedding(prefix) past_key_values = self.trans(prefix_tokens) else: past_key_values = self.embedding(prefix) return past_key_values ChatGLMPreTrainedModel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ChatGLMPreTrainedModel(PreTrainedModel): """ An abstract class to handle weights ...
query_embedding = model.encode([user_query]) Distance, Index =self.vector_db.search(query_embedding,self.n_results) # 2. 构建 Prompt par = paragraphs[int(Index[0][0])] prompt = build_prompt( prompt_template, info=par, query=user_query) ...
2. Embedding模型选择 选择一个高效且支持中文的Embedding模型,以确保对中文语义的准确解析。四、改造后的技术选型 结合LLaMA-Factory工具,对ChatGLM3-6B进行微调,以适应企业级知识库的具体需求。LLaMA-Factory提供了一套完整的微调流程,包括模型下载、安装、测试、微调及推理等步骤。
Embedding class Embedding(torch.nn.Module):"""Language model embeddings."""def __init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None):super(Embedding, self).__init__()# HidSize:隐藏状态每个向量的维度self.hidden_size = config.hidden_size# 嵌入层,用于将单词ID转成向量,尺寸 [VocabSize, HidSize...
classEmbedding(torch.nn.Module):"""Language model embeddings."""def__init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None):super(Embedding, self).__init__()# HidSize:隐藏状态每个向量的维度self.hidden_size = config.hidden_size# 嵌入层,用于将单词ID转成向量,尺寸 [VocabSize, HidSize]self.word...
query_embedding = model.encode([user_query]) Distance, Index = self.vector_db.search(query_embedding, self.n_results) # 2. 构建 Prompt par = paragraphs[int(Index[0][0])] prompt = build_prompt( prompt_template, info=par, query=user_query) ...