model_config.py 为模型的配置,需要在里面配置Embedding模型和大语言模型: # 指定所选用的 Embedding 名称,这里使用的是默认的m3e-base模型 EMBEDDING_MODEL = "m3e-base" # 指定所选用的 LLM 名称,这里使用的是默认的chatglm2-6b模型 LLM_MODELS = ["chatglm2-6b", "zhipu-api", "openai-api"] #在M...
# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
该框架 可以选择是否使用知识库问答，是否进行联网搜索问答，最终我们选择对应的知识库后， 即可使得 ChatGLM2 在对应知识库中寻找相似性文本，并将相似文本和问题同时合并至提 示模板中得到最终回答。在具体参数选择上，我们以text2vec-base-Chinese 作 为 Embedding 模型，以 ChatGLM2-6B-int4 版本作为 LLM 问答...
在langChain中加载ChatGLM3模型,需要进行如下配置: 继承langchain.llms.base.LLM类,新建自定义的类 通过@property装饰器将 _llm_type方法转为【只读属性】,即可以被类访问,而不需要实例的方法来访问(比如 model._llm_type==ChatGLM3的结果为true) 重写_call方法:加载自己的模型,并限制只输出结果(ChatGLM3原输...
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
LangChain-ChatGLM-6B的开发部署: 安装的资源链接:https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/blob/master/docs/INSTALL.md 第一步,配置安装环境。检查机器是否安装了 Python 3.8 及以上版本。(若版本低于3.8,可见“安装的资源链接”使用conda安装环境并激活) ...
部署LangChain+ChatGLM项目需要按照一定的步骤进行,包括环境准备、下载项目文件、安装依赖、配置模型等。下面我们将详细介绍每个步骤,让你轻松掌握这一技术。一、环境准备首先,你需要准备一台服务器,并确保其满足以下要求: 操作系统:Windows 10; 内存:32GB; 显卡:RTX 3060,显存12GB。二、下载项目文件及模型你可以从Git...
进入chatGLM-6B文件夹,安装chatGLM的依赖 pip install -r requirements.txt 创建model文件夹 cd ChatGLM-6B mkdir model cd model 下载模型文件 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 如果显存不够也可下载量化后的模型 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4 ...
1. ChatGLM# github 地址:https://github.com/THUDM 模型地址:https://huggingface.co/THUDM 2. m3e# 模型地址:https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base/ 3. text2vec# 模型地址:https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/ 4. Langchain-Chatchat# github 地址: https://github....