向量数据库我们默认使用的是Chroma内存数据库,所以无需特殊安装,如果有需要连接其他的同学,可以按照我们的教程进行安装配置。 DB-GPT服务启动 首先安装环境与依赖 python 环境我们要起是大于3.9,这里我们用3.10来进行安装。 首先我们需要安装conda环境,我们使用miniconda3 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Minicon...
https://github.com/csunny/DB-GPTgithub.com/csunny/DB-GPT DB-GPT从5月6号正式发布第一个可运行版本,到目前刚刚经过一周的时间,引起了大家的广泛关注。 但是因为DB-GPT是用的Vicuna-13B的模型作为Base Model,所以很多同学在部署过程中遇到了较大的困难。DB-GPT在消费级GPU即可完成部署, 具体部署的硬件...
GPU部署 1云托管控制台,选择服务管理>服务列表。 2在服务列表页面,单击新建服务,在服务名称栏输入服务名称,选择计算架构为GPU计算,选择服务类型为有状态,单击确定。 3在部署发布页面,发布方式选择镜像发布,镜像类型选择公共镜像,选择镜像为dbgpt-cpu:v0.4.1-cloud-1。
项目地址:https://github.com/csunny/DB-GPT DB-GPT从5月6号正式发布第一个可运行版本,到目前刚刚经过一周的时间,引起了大家的广泛关注。 但是因为DB-GPT是用的Vicuna-13B的模型作为Base Model,所以很多同学在部署过程中遇到了较大的困难。DB-GPT在消费级GPU即可完成部署, 具体部署的硬件说明如下: GPU型号 | ...
DB-GPT可以通过代理模式部署在硬件较低的服务器上,也可以在GPU下进行私有化本地模型的部署。 如果您的硬件配置较低,可以使用第三方大模型API服务,如OpenAI、Azure、通义、文心等进行安装。 代理模型 我是用笔记本安装的,不能部署本地LLM,所以实用了代理模式,大模型选择的是文心一言。 文心 下载Embedding 模型 cd ...
GBI概念以及DB-GPT不了解的可以去看看本人之前的两篇博文。本篇文章主要详细记录DB-Chat部署使用。 环境 python3.10.9 GPU:A100 jupyter lab torch 1.13.1+cu117 torch 0.13.1+cu117 torchvision 0.14.1+cu117 CUDA:11.7 Jupyter Lab 安装JupyterLab
这个五一劳动节,我一边带娃一边编码,基于 Fastchat 跟 vicuna 原始模型搞了个 Demo,并且外挂了OceanBase(https://github.com/oceanbase/oceanbase)的知识库,发现效果确实不错,计划持续写下去,于是有了这个与数据库相关的 GPT。 有趣的东西,值得分享给更多朋友,一起来玩~ ...
例如,微调 LLaMA 的 65B 模型需要超过 780G 的显存,在 BLOOM-176B 上进行推理,需要 8 个 80GB 的 A100 gpu(每个约 1.5 万美元)。这远远超出了普通用户和研究者的可用资源。虽然最近出现的一些量化方法可以减少 LLM 的内存占用量,但是这些技术仅适用于推理,并不适合在训练过程中使用。因此,如何在保持或提高...
DB-GPT 框架: https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT DB-GPT 这一年 自去年 12 月 OpenAI 打开大模型的潘多拉魔盒,对技术人来讲,这一年都是高光时刻。我们目睹了无数的惊喜,洞察了广阔的可能性,体会了丰富的多样性,并从中获得了极大的愉悦。