首先我们需要获取LLaMA-2 70B模型的对话配置,调用API如下: curl --location --request POST 'http://localhost:21002/worker_get_conv_template' 输出结果如下: {'conv': {'messages': [], 'name': 'llama-2', 'offset': 0, 'roles': ['[INST]', '[/INST]'], 'sep': ' ', 'sep2': ' '...
本地AI知识库搭建过程讲解,并提供了详细的资料;只需一台电脑,适合windows系统,其他系统可以参考; fastgpt相关服务用docker统一部署在了centos虚拟机上,向量模型、语言模型都由ollama管理,在windows上跑,能用上GPU加速。 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过...
在搭建个人知识库的过程中,千帆大模型开发与服务平台可以为你提供丰富的模型资源和开发工具支持。你可以在该平台上轻松找到并下载所需的ChatGLM或Ollama大语言模型以及M3E向量模型等资源,同时利用平台提供的开发工具和API接口进行模型的集成和调用。此外,千帆大模型开发与服务平台还提供了完善的社区支持和文档资源,帮助你...
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain ...
torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=20001 fastchat/train/train_mem.py \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --data_path data/dummy_conversation.json \ --bf16 True \ --output_dir output_vicuna \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 2 \ -...
1. 部署本地大模型 可使用以下命令拉取大模型：ollamapullllama3.1ollamapullnomic-embed-text:latest...
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程,部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说,LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架,也可以使用llama.cpp/chatglm.cpp/qwen.cpp等c++推理框架。
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