读取本地 .env 文件，里面定义了 OPENAI_API_KEY_=load_dotenv(find_dotenv())# llmllm=ChatOpenAI(...
配置Langchain-Chatchat/configs/model_config.py文件中的llm_model_dict参数: llm_model_dict = { "chatglm2-6b": { "local_model_path": "L:/20230713_HuggingFaceModel/chatglm2-6b", "api_base_url": "http://localhost:8888/v1", # URL需要与运行fastchat服务端的server_config.FSCHAT_OPENAI_API...
fastchat后端 controler的好处就是可以在多卡起多个vllm/model_worker, 定义好名字后, langchain(client端)就可以请求调用了. python3 -m fastchat.serve.controller --port 21001 & python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --host localhost --port 8002 & python3 -m fastchat.serve.model_worker --...
4、run_model_worker 创建fastchat的model_worker,其中又执行了以下过程: 4.1、create_model_worker_app,根据配置文件,创建并初始化对应的model_workder,初始化过程中,model_worker会通过self.init_heart_beat()将自己注册到fastchat controller中,以供fastchat管理调用。在创建每个model_worker之前,都会执行一次from f...
本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 调用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。 ✅ 依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时,本项目也支持 ...
本项目中默认使用的 LLM 模型为THUDM/chatglm2-6b,默认使用的 Embedding 模型为moka-ai/m3e-base为例。 LLM 模型支持 本项目最新版本中支持接入本地模型与在线 LLM API。 本地LLM 模型接入基于FastChat实现,支持模型如下: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf ...
本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。 依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时,本项目也支持 OpenAI GPT...
You can tryexport FASTCHAT_WORKER_API_EMBEDDING_BATCH_SIZE=1. Here is a question answerting example. Download a text file. wget https://raw.githubusercontent.com/hwchase17/langchain/v0.0.200/docs/modules/state_of_the_union.txt Run LangChain. ...
创建的 ChatGLM-6B Pull Request启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用 FastChat接入Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于 langchain框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API用服务,或使用基于 Streamlit 的WebUI 进行操作。 依托于本项目支持的开源 LLM...
创建的ChatGLM-6B Pull Request启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。