参考链接:Github:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat Langchain-chatchat版本:v0.3.1 安装环境:Ubuntu:22.04,CUDA:12.1 二、搭建过程 2.1 环境配置 2.1.1 创建chatchat虚拟环境 创建chatcaht虚拟环境 conda create -n chat python=3.11 -y conda activate chat 克隆仓库 git clone https://...
参考链接:Github:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat Langchain-chatchat版本:v0.3.1 安装环境:Ubuntu:22.04,CUDA:12.1 二、搭建过程 2.1 环境配置 2.1.1 创建chatchat虚拟环境 创建chatcaht虚拟环境 克隆仓库 安装依赖 使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。 【注意】为避免依赖...
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git; cd Langchain-Chatchat 2、创建环境 这里不管你用什么虚拟环境管理都可以,一定用一个单独的环境,防止依赖冲突和报错。这里是以pyenv为例子。 python -m venv test_langchain_chat source test_langchain_chat/bin/activate ...
ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B 先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。ChatGLM-6B 回答：ChatGLM2-6B 回答：明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快，问题回答精确度更高，且拥有更长的（32K）上下文！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...
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接
将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的知识!
下载Langchain-Chatchat 到本地:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/tags,建议下载稳定 tag 版本,要不然一堆坑。 git clone 或是下载 zip 解压到本地 cd 到 Langchain-Chatchat 目录下,使用清华源安装:pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...
下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio; 由于网络原因在此过程中会下载nltk_data数据集与Embedding模型,自动下载可能不会成功,可手动下载...
此外，Langchain 的一大优势在于，对于大批量的文档内容可以一次性让模型进行总结归 纳，避免 ChatPDF 或 AskYourPDF 单次仅能上传一篇文档的麻烦。此处我们选择挂载策略 及宏观研报，并令 ChatGLM2 概括近期各家券商策略研报的行业配置观点。回答格式为：【券商名称：】，【核心观点：】。可以看出，虽然受限于 Chat...
然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以使用。你可以参考这个已关闭的问题:[FEATURE] GLM3 的 P-Tuning v2 微调能支持吗。 希望这些信息对你有所帮助。如果你有任何其他问题或需要进一步的澄...