为了实现这一功能,我们可以利用M3E将文本和图像数据映射到同一高维空间,并使用FastGPT生成简洁明了的答案。 4.2 部署步骤 加载M3E和FastGPT模型。 对用户输入的文本和图像进行预处理,包括清洗、分词、编码和模态对齐等操作。 将预处理后的数据输入到M3E模型中,获得多模态嵌入向量。 将多模态嵌入向量输入到FastGPT模...
注意启动的时候要在 fastgpt 这个目录 # 启动容器docker-compose up -d# 等待10s,OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysqlsleep10# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题,不重启的话会提示找不到渠道,临时手动重启一次解决,等待作者修复)docker restart oneapi 安装成功后可以看到红框里的容器,m3e后续再说...
这样,容器可以将GPU资源全部用于加速计算任务。 http://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest:这是要运行的Docker镜像的名称和版本。在这个例子中,我们运行的是一个名为m3e-large-api的镜像,版本为latest。 第二部分:接入one API 我们看上图,已经成功在6008端口部署成功了! 切...
1875 -- 1:40 App 基于ollama+M3e +FastGPT搭建本地AI知识库 1092 -- 7:10 App 2、fastgpt私有化部署-下(向量模型本地化) 3.2万 2 13:50 App AutoGen + LangChain + ChromaDB = 超级AI助理 (Uniswap协议AI助理) 3845 1 4:38 App 5分钟教你掌握高级编排:FastGPT高级编排教学(入门篇) 1.9万...
"model": "m3e", "name": "m3e", "maxContext": 8000, "maxResponse": 8000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "toolChoice": false, "functionPrompt": "" } ], "cqModels": [ { "model": "chatglm-6b-gpu", "name": "chatglm-6b-gpu", ...
在上一篇文章中,我们已经详细讲解了ChatGLM3、m3e和fastGPT的环境准备和依赖安装,包括CentOS系统的选择、Python环境的搭建、CUDA和cuDNN的安装等。本文将继续深入,对模型的部署过程进行详细解析。 一、安装git和git-lfs 在CentOS系统中,首先我们需要安装git和git-lfs。git是一个开源的分布式版本控制系统,用于管理代码...
m3e . local . git cd m3e . local # 这一步会下载镜像 使用的魔搭的模型源,文件下载需要一段时间 # 可以使用docker - compose up 观察输出 docker - compose up - d # running on http : / /0.0.0.0:6006如果端口有冲突请自行更改 1709923780655 ...
接入M3E 向量模型 刚刚我们只是测试了模型的对话能力,如果我们想使用 FastGPT 来训练知识库,还需要一个向量模型。FastGPT 线上服务默认使用了 OpenAI 的 embedding 模型,如果你想私有部署的话,可以使用 M3E 向量模型进行替换。M3E 的部署方式可以参考文档:https://doc.fastgpt.in/docs/custom-models/m3e/...
m3e接口地址:ip:6008 one-api 通过标准的 OpenAI API 格式聚合各种大模型,开箱即用 。 基于docker运行one-api 一行代码运行one-api docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api ...
m3e设置,渠道类型选择自定义渠道,m3e是本地部署的一个嵌入模型,是之后在fastgpt中使用的,模型在默认列表里面没有,可以自定义,之后在fastgpt中会用到 渠道设置完,还需要设置令牌 点击左侧令牌,新建令牌 可以设置令牌金额,有效期 到此,OneAPI的设置就完成了 ...