上期文章我们实现了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我们将用 “LangChain+Llama 2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1 微调 vs. …
简介:Llama 2和LangChain是人工智能领域中的新兴技术,它们有可能让ChatGPT等大语言模型过时。Llama 2通过强大的预训练和微调,以及使用人类反馈强化学习进行迭代细化,显著提高了对话生成的质量。而LangChain则是一个开源框架,允许开发者将大语言模型与外部计算和数据来源结合起来,扩展了模型的应用范围。 即刻调用文心一言...
具体实施:(LLAMA、ChatGLM2)+(Lora、P-Tuningv2、promote-tunning等) 方案二:基于LLM+向量数据库 优点:成本相对低,更简单,无需训练甚至无需微调 缺点:如果使用选择ChatGPT等云端大模型,则需牺牲掉一些隐私性 具体实施: LangChain+pinecone+(ChatGPT、ChatGLM2) 现成开源方案:Quivr、PrivateGPT 方案一在上文微...
3、下载lama-2 - 7b - chat GGML二进制文件 由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保...
2.3 加载模型 import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( '/opt/Llama-2-7b-chat-hf', trust_remote_code=True)# 加载模型 Llama 2-chat-7Bbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/opt/Llama-...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。
我使用的是从Hugging Face下载的META AI的LLAMA 2。 2、Langchain 用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架 pip install langchain 3、安装Llama-cpp-python llama.cpp库的Python实现(我尝试使用最新的llama.cpp版本,但它不起作用,所以我建议使用0.1.78稳定版...
上期文章我们实现了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我们将用“LangChain+Llama 2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。 01背景 1.1 微调 vs. 知识库 由于大模型在垂直行业领域的问答效果仍有待提升,因此,领域知识的注入成为了最直接的解决方案之一...
1. LLM,在这种情况下将是meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf。 2. 模型的相应分词器。 3. 停止标准对象。您必须初始化模型并将其移动到支持CUDA的GPU上。使用Colab,这可能需要5-10分钟来下载和初始化模型。 此外,您需要生成一个访问令牌,以便在代码中从Hugging Face下载模型。为此,请转到您的Hugging Face个人资料...
图2:LangChian + Milvus + ChatGPT pipeline [3] 2 实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 b. 部署LLama 2 关于Llama 2模型的部署,详情可参见 ...