现在依赖项已安装完毕,我们可以设置 vLLM 并将其连接到 LangChain。为此,我们将从 LangChain 社区集成中导入 VLLM。下面的示例演示了如何使用 vLLM 库初始化模型并将其与 LangChain 集成。 import gc import ctypes import torch def clean_memory(deep=False): gc.collect() if deep: ctypes.CDLL("libc.so...
langchain版本:0.0.352. fastchat版本:0.2.34 附加信息 / Additional Information 上个版本无问题 🤖 感谢您的反馈,Dosu在此为您提供帮助。从您的描述来看,这个问题可能是由于v0.2.9版本中的某些改动导致的。我注意到您在使用vllm加速时遇到了问题,但在不使用vllm加速的情况下,程序可以正常运行。 为了更好地解...
Flowise v2.0和Flowise Cloud。通过v2.0,我们引入了Sequential Agentic Workflow。这个新的代理工作流允许您将代理程序连接在一起,设置循环机制,引入人类参与以及条件分支。与现有的聊天流程不同,它依赖LLM自行操作,现在您可以更好地控制流程。感谢@LangChainAI团队的出色LangGraph框架,使所有这些成为可能!我们还很高兴...
public.tutorials/ 将LangChain 与 vLLM 结合使用教程 clone overview 可简化并加速智能 LLM 应用程序的开发 大约2 个月前 vLLM大模型 准备体验 OpenBayes? 现在即可注册并立即体验 OpenBayes 的在线机器学习服务,您也可以联系我们了解如何为您的企业提供定制化方案 立即注册联系在线客服已有账号?Open...
请问下使用了lite方案,LLM和embedding模型都选择的qwen-turbo,启动和LLM问答正常,但是使用知识库问答,在使用了text-embedding-v1模型一直匹配不到知识库内容,这是为啥呢 Originally posted by @TonyHmx in #3100 (comment)