Langchain-Chatchat 提供以 Python 库形式的安装方式,具体安装请执行: pip install langchain-chatchat -U 如果要用Xinference接入Langchain-Chatchat,建议使用如下安装方式: pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U 本文使用ollama作为本地模型的调用,所以不需要装Xinference 部署oracle数据库 这里我是直...
LLM_MODEL=chatgpt_proxyllm PROXY_API_KEY={your-openai-sk} PROXY_SERVER_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions # If you use gpt-4 # PROXYLLM_BACKEND=gpt-4 于是配置为: LLM_MODEL=chatgpt_proxyllm PROXY_API_KEY=ollama PROXY_SERVER_URL=http://{host}:11434/v1/chat/completions ...
1.langchain-chatchat使用大模型 1.1修改配置文件“configs/model_config.py”ONLINE_LLM_MODEL中的opneai-api相关部分,为: "openai-api": { "model_name": "qwen", "api_base_url": "http://{host}:11434/v1", "api_key": "ollama", "openai_proxy": "", } 2.langchain-chatchat使用嵌...
1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址; 3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,search_engine_chat.py,agent_chat.py中将原有的get_BaseC...
a) 基于ollama的langchain-chatchat服务启动成功,可以进行多功能对话,RAG对话和相关知识库管理,可以在知识库管理部分新建知识库添加文件。 b) 显存占用情况,使用大模型对话,Qwen2:7B占用不到5G显存,embedding模型占用1G多一些。 c) 测试各功能之后,其实主要还是使用LLM的chat功能以及对RAG的知识问答功能,有具体需求的...
实现了Langchain Chatchat对Ollama的支持 修改替换相关的文件,修改前先备份文件。 修改configs\model_config.py #本文将通过Ollama跑Qwen-14B,修改配置如下: #LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] LLM_MODELS = ["ollama"] ...
从0.3.0 版本起,Langchain-Chatchat 不再根据用户输入的本地模型路径直接进行模型加载,涉及到的模型种类包括 LLM、Embedding、Reranker 及后续会提供支持的多模态模型等,均改为支持市面常见的各大模型推理框架接入,如Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API等。
langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain | 基于本地知识的 ChatGLM 问答 - ollama配置解析问题 · glide-the/langchain-ChatGLM@8dfb77d
pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二、安装模型部署框架 Langchain-Chatchat支持多种模型部署框架,如Xinference、Ollama、LocalAI等。本教程以Xinference为例进行说明。 创建并激活新的虚拟环境:为避免依赖冲突,将Langchain-Chatchat和Xinference放在...
Ollama是一個相當方便的工具,以往需要在本地端使用 llama 的話需要有以下的步驟: 到Meta AI 申請下載 link 透過LLAMA.cpp把 LLAMA2 的 model 去轉換過後,讓你在 Mac OSX 上面可以執行並且讀取。 (當然還有做 Quantization, Optimization ) 然後執行LLAMA.cpp去跑起來 LLAMA 的 model 來跑你需要的功能。