如前文所示,使用 LangChain 可以方便使用 OpenAI 的模型借口,但是由于各种限制,导致使用有所不便,那么我们可以考虑使用自定义的本地模型,具体实现可参考langchain-llama/models/custom_llm.py,其核心在于构建langchain.llms.base.LLM的子类CustomLLM并重写_call函数如下: def _call( self, prompt: str, stop: Opti...
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性...
LangChain框架对底层的LLM已经封装好了,我们自定义的ChatModel只要继承BaseChatModel,实现相关抽象方法即可。 classBaseChatModel(BaseLanguageModel[BaseMessage],ABC):...@abstractmethoddef_generate(self,messages:List[BaseMessage],stop:Optional[List[str]]=None,run_manager:Optional[CallbackManagerForLLMRun]=None...
由于LangChain 没有对 ChatGLM 的支持,需要用自定义LLM Wrapper的方式封装ChatGLM模型。官方的实现参考:How to write a custom LLM wrapper。 同时借鉴在huggingface上的实现。加载本地ChatGLM模型。 相关代码 这里可以引申一个知识点,如何将ChatGLM进行本地化部署并通过本地Api对外提供服务。 加载外部数据并...
1、agent:custom_agent/bing_search 1.1 agent/custom_agent.py from langchain.agents import Tool # 导入工具模块from langchain.tools import BaseTool # 导入基础工具类from langchain import PromptTemplate, LLMChain # 导入提示模板和语言模型链from agent.custom_search import DeepSearch # 导入自定义搜索模块...
本次开源大模型体验官活动基于华为云一站式AI开发平台ModelArts,使用云端算力快速实现大模型的调用,并基于大语言模型开发框架——LangChian,实现LangChian+ChatGLM3的本地知识库问答。 一、大模型的发展历程 1.1 chatGPT 2022年11月30日,OpenAI发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),...
()# 这里应该是初始化你的ChatGLM3-6B模型的代码tools=[BaseTool(name="custom_function",function=custom_function)]# 将自定义函数封装为工具# 初始化agentagent=initialize_glm3_agent(tools=tools,llm=llm,prompt="你好,请问你需要什么帮助?")# 假设用户的输入user_input="我想要调用自定义函数,参数1是'...
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。
基于ChatGLM3-6B微调后,本地化部署的OpenAI API调用问题 [FEATURE] 如何接入CustomLLM? [FEATURE] 能否支持本地的API调用 如何使chatchat调用其他服务器部署好的模型的api server/api.py configs/model_config.py.example About Dosu This response is meant to be useful and save you time. It isnot meant ...
ChatGLM 集成进LangChain工具链中,当然如果有其他的自己搭建的LLM模型也可以采用类似的方式集成。 接入自己的LLM 参考官方文档# How to write a custom LLM wrapper,只需要集成LLM方法,并且实现_call方法即可。一个简单的自定义LLM如下:...