git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖(依赖比较多,比较耗时) # 进入目录 cd Langchain-Chatchat # 安装全部依赖 pip install -r requirements.txt # 如果只需运行 API pip install -r requirements_api.txt # 如果只需运行 WebUI,可执行 pip install -r requirements...
二、创建Python环境并安装依赖 三、拉取项目仓库并安装依赖 四、配置并启动项目 五、错误处理 六、启动与运行 七、硬件建议 大型语言模型(LLM)是自然语言处理领域的热门技术,它可以帮助我们实现各种文本生成和理解的任务。本教程将指导你如何安装和运行一个基于LLM的项目——Langchain-Chatchat。 一、前置准备 在开始...
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 快速上手 1. 环境配置 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 --version Python 3.11.7 1. 2. 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$gitclone https://github.com/chat...
安装langchain-chatchat 1、下载langchain-chatchat git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 2、下载llama2-7b-chat-hf git lfs install git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 以上下载不成功,找到百度网盘版本,改用:wget传输 文件压缩成tar,传输。
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...
本文将详细指导读者如何安装和部署Langchain-ChatGLM,包括必要的环境准备、安装步骤和配置方法。通过本文,读者将能够轻松搭建起自己的Langchain-ChatGLM,实现人工智能聊天机器人的功能。
Langchain-Chatchathttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat inferencehttps://github.com/xorbitsai/inference 本文将会用到两个代码库 第一个代码库是启动chatchat使用。 第二个代码库是加载推理模型使用。 安装Xinference 首先新建虚拟环境, 然后通过pip安装 ...
如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库,请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。 请注意,LangChain-Chatchat0.2.x系列是针对 Langchain0.0.x系列版本的,如果你使用的是 Langchain0.1.x系列版本,需要降级您的Langchain版本。 2. 模型下载 如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型...
1.3.2 配置安装路径 "回车"接受 1.3.3 初始化 输入"yes" 1.3.4 重新打开shell 比如关掉当前连接窗口重新打开 1.4 配置python环境 目录/root/code/langchain-chatchat,可以改,但本文以此介绍 1.4.1 创建python环境 conda create -p /root/code/langchain-chatchat python=3.9 ...
对于Langchain-Chatchat项目,理论上最小可用8GB显存运行,但为了保证项目的顺利运行,建议选择显存更大的实例,如24GB显存的实例。 二、下载项目文件 注册并开启实例后,我们需要下载Langchain-Chatchat项目的文件。首先,我们需要从控制台进入已开启实例的Jupyter Lab。在Jupyter Lab中,我们可以打开终端,使用git命令克隆Lang...