首先,确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)。 $ python--versionPython3.11.7 接着,创建一个虚拟环境,并在虚拟环境内安装项目的依赖 # 拉取仓库 $ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git# 进入目录 $cd Langchain-Chatchat# 安装全部依赖 $ ...
本次Langchain-Chatchat版本为 v0.2.10 先用python --version 检查版本号,我是使用Python官网的Windows安装包安装的 Python 3.10.11,请勿安装最新版本,项目开发者用的是3.11.7 然后需要安装CUDA Toolkit,这个和平常的显卡驱动不是一个东西,为了兼容性,建议安装 CUDA 12.1版本,我安装的是CUDA Toolkit 12.1.0 版本...
github地址:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 📃 LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。🤖️ 一种利用 langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线...
悟空AI工具箱包含了各种各样的AI软件:ChatGLM、VisualGLM、Stable Diffusion、Langchain-ChatGLM等强大的AI工具,让您轻松享受人工智能带来的便利。悟空提供了一键部署功能服务,让您可以方便地将这些软件部署到本地服务器中
LangChain-Chatchat(原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。 由于工作需要,尝试本地私有化部署了LangChain-Chatchat,整体部署过程是按照仓库中的readme和INSTALL.md来的,不过也遇到了一些小问题,比如部署过程中缺少库,一键启动脚本启动的服务无法使用服务器ip外部...
基底:LangChain-Chatchat v0.2.10 一键快速部署包 (N卡部署版) 模型:Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4 (3GB显存可用) 硬件环境: CPU:Intel Core i9-13980HX (8P16E) GPU:NVIDIA Geforce RTX 4080 Laptop (12GB) RAM:64GB (2x32GB) Crucial DDR5-5200MHz ...
2本地安装部署 整合包下载:百度:https://pan.baidu.com/s/1mxM-tdTiNxRGBzHzI7rlcw?pwd=plz9提取码:plz9部署步骤如下:1、先下载懒人安装包:懒人包一键部署将chatglm.zip安装包解压缩之后放在ChatGLM2-6B文件夹下面2、创建一个叫VisualGLM-6B的文件夹,在此文件夹里面再创建一个叫cache的文件夹3、配置缓存...
获取整合包：首先，你需要从可靠来源获取Langchain-Chatchat的整合包。这个整合包已经整合了AI工具运行所需要的所有环境，无需再安装任何额外环境。你只需解压即用，一键启动，非常适合新手用户使用。解压与启动：将整合包解压到你选择的目录后，按照提供的说明文档进行简单配置，即可一键启动Langchain-Chatchat。关于整合...
基底:LangChain-Chatchat v0.2.10 一键快速部署包 (N卡部署版) 模型:Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4 (3GB显存可用) 硬件环境: CPU:Intel Core i9-13980HX (8P16E) GPU:NVIDIA Geforce RTX 4080 Laptop (12GB) RAM:64GB (2x32GB) Crucial DDR5-5200MHz ...
1.安装英伟达驱动、CUDA、cudnn。 2.安装Anaconda包管理工具。 3.创建相应环境,并安装常用库。 Langchain-Chatchat环境搭建 1.安装Chatchat库,实现模型后处理。 pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...