上期文章我们实现了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我们将用 “LangChain+Llama 2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1 微调 vs. …
2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。pip install langchain b. 部署LLama 2 ▪ 关于Llama 2模型的部署，详情可参见上期文章《大模型技术实践（二）｜关于Llama 2你需要知道的那些事儿》▪ UCloud官方的“LLaMA2 模型快速部署”文档：https://docs.ucloud.cn/gpu/...
Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1，训练所用的 token 翻了一倍，已经达到了 2 万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2 也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。量化快速入门 我们首先简单介绍一...
Llama 2与langchain项目详解(一)Llama 2是一种基于区块链技术的去中心化应用(DApp),旨在实现更加高效、安全和透明的数字资产交易。而langchain则是一个基于区块链技术的安全协议,旨在为应用程序提供可扩展、高效且安全的加密解决方案。在本文中,我们将深入探讨Llama 2与langchain项目的主要特点和功能,包括Llama 2的交...
trust_remote_code=True)# 加载模型 Llama 2-chat-7Bbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/opt/Llama-2-7b-chat-hf",torch_dtype=torch.float16,device_map='auto',trust_remote_code=True)llm = base_model.eval()
在人工智能领域,创建一个个性化的LLM(大型语言模型)已成为许多开发者和企业的目标。本文将指导你如何使用LangChain和Llama2技术栈,通过RAG(检索增强生成)系统实现这一目标。RAG系统通过结合索引和检索增强生成的能力,使得LLM能够更准确地回答用户的问题。一、技术栈概述 在构建个人LLM之前,我们需要了解所需的技术栈。本...
3、下载lama-2 - 7b - chat GGML二进制文件 由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保...
以下是Llama 2默认的提示词模板 我们可以参考上面的模板,根据场景定制化自己的模板来拼接query和召回结果 2.5 推理示例 我们对LLM的参数进行设置,例如最大令牌(max_new_tokens)、最高k值(top_k)、温度(temperature)和重复惩罚(repetition_penalty)等等。最后,将prompt喂给模型。
由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保存在合适的项目子文件夹中,如/models。
由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保存在合适的项目子文件夹中,如/models。