由于这个项目默认使用的是模型是清华的ChatGLM3-6b,并非Qwen,因此我们需要对model_config.py这个文件进行修改,它在项目的configs目录下,默认目录:C:\Users\你的用户名\Langchain-Chatchat\configs 找到以后使用编辑器或记事本打开它,找到第29行,LLM_MODELS里,把原本的"chatglm3-6b"替换为你下载的模型名称,例如"Qw...
官网放的Chatchat处理流程图,如果看过langchain的资料的话,会发现中间主要是langchain的处理过程,因为这个项目也是基于langchain去做的。 文档处理流程 总结 虽然使用Chatchat整个过程中的坑还是挺多的,但是至少跑起来了,而且在跑这个项目中遇到了很多自己没有接触过的知识。比如量化模型这个概念,是在优化返回速度的时候...
由于这个项目默认使用的是模型是清华的ChatGLM3-6b,并非Qwen,因此我们需要对model_config.py这个文件进行修改,它在项目的configs目录下,默认目录:C:\Users\你的用户名\Langchain-Chatchat\configs 找到以后使用编辑器或记事本打开它,找到第29行,LLM_MODELS里,把原本的"chatglm3-6b"替换为你下载的模型名称,例如"Qw...
基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 ...
在成功部署了Ubuntu 18.04上的LangChain-ChatChat之后: 张小白:给ChatGLM2在Ubuntu18.04 GPU上找个家(LangChain-ChatChat)2 赞同 · 2 评论文章 看看Windows上行不行。 打开Anaconda Powershell Prompt d: git clonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat ...
Langchain-Chatchat 是一个开源项目。该项目属于智能聊天机器人可以进行对话,同时具有文档导入向量数据库功能,允许用户使用文档以建立知识库,然后用户可以进行基于知识库的查询。项目提供webui用户界面供用户使用,也提供api供其他程序调用。 快速上手 1环境配置 ...
大语言模型部署的显卡消耗 由于大语言模型本身是神经网络结构，庞大的参数量对于显卡的性能消耗较高。我们此处给出模型部署推理与显存消耗的对应关系：可以看出，若不考虑模型微调，对于上述排名中表现较好的6B 或 7B 模型，部分消费级显 卡就可以实现模型的推理。以 ChatGLM2-6B 为例，若不做量化直接部署，则需约 ...
本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。本地部署前需确保硬件配置满足需求，如处理器、内存、显卡和硬盘等...
#拉取仓库$ git clone --recursive https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git#进入目录$cdLangchain-Chatchat#安装全部依赖$ pip install -r requirements.txt#默认依赖包括基本运行环境(FAISS向量库)。以下是可选依赖:- 如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库,请将 requirements.txt 中相应依赖...
根据官方介绍,这是一个千亿参数规模的中英文语言模型。并且对中文做了优化。本次开源的版本是其60亿参数的小规模版本,约60亿参数,本地部署仅需要6GB显存(INT4量化级别)。 具体落地,还得看程序员忽悠。 一:项目简介# chatchat-space/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with ...