EMBEDDING_DEVICE="cpu"LLM_DEVICE="cpu" 3.修改configs/server_config.py文件,将chatglm3-6b的device值从'cuda'改为‘cpu’. "chatglm3-6b":{"device":"cpu",} 6. PDF解析优化 1.在Langchain-Chatchat\document_loaders目录下新建一个myminerpdfloader.py文件用于解析PDF。 import re from bs4 import Be...
第一步:克隆项目打开终端,进入您想要存储项目的目录,然后运行以下命令克隆LangChain-ChatGLM项目: git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 第二步:进入项目目录使用以下命令进入LangChain-ChatGLM项目目录: cd Langchain-Chatchat 第三步:安装依赖在项目目录下,运行以下命令安装所需的...
学习langchain的第一步,是加载模型,官网给出的示例,都是基于openai,但由于openai属于海外服务,在境内使用有一定的限制,最终还是选择 ChatGLM. Langchain官网没有关于ChatGLM的教程,那么就从百度或者Github找到相似示例,这里我们可以参考上次搭建的langchain-ChatGLM的源码去着手,分析是怎么加载自己的原型的。 源码分析 ...
ChatGLM2是一个开源的大模型,量化后的版本完全可以在消费级显卡上部署。我们的探索都使用ChatGLM2来测试。 可以参考这篇文章进行部署ChatGLM: 在确定可以运行ChatGLM2之后,我们可以执行api.py(注意,和web_demo.py一样,需要修改一些参数),可以启动一个http服务,通过http调用就可以执行调用。也可以运行我的demo中的h...
本地化项目都在推荐Langchain-Chatchat项目部署 我认为侧重于内部审计的同学,一定要想办法部署这个,我在论坛里打听到可能的方法有: 1、docker 部署,容易 https://www.docker.com/products/docker-desktop/,下载安装,运行后把镜像存储位置改到空间大的硬盘,然后docker
我们 选用其中表现较好的 ChatGLM2-6B 进行部署,以 Langchain 的框架将我们收集到的部分研 报进行向量化并挂载。最终在多个实际投研场景下进行测试,发现模型的回答相较于之前 的原模型有了大幅提升,能够在多篇文档中找到问题所在段落并进行整合、输出。因此, 将 Langchain 与 ChatGLM 结合后的模型是低成本提升...
现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、端。 本期华为云的讲师是华为云EI开发生态的工程师杰森,分享主题是:基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库...
一、Langchain-Chatchat 1、概述 Langchain-Chatchat 是一个基于 ChatGLM 大语言模型与 Langchain 应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型的本地知识库问答应用项目。 GitHub:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat ...
在阿里云部署第一个langchain-chatchat项目(langchain-chatglm2.0) 1.1万 7 13:42 App 【知识库+LLM】Langchain-ChatChat 一键整合包,王子、公主请享用( 4428 5 12:05 App langchain-cahtchat win10本地部署 8042 8 13:06 App 3.Langchain-Chatchat本地知识库开源项目坑点总结(帮助小白少走弯路!) 4197...
项目部署 下载源码 git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 安装依赖 cd langchain-ChatGLM pip install -r requirements.txt 下载模型 # 安装 git lfs git lfs install # 下载 LLM 模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b # 下载 ...