pip install llama-cpp-python 示例代码: from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings llm = LlamaCppEmbeddings(model_path="/path/to/model/ggml-model-q4_0.bin") text = "This is a test document." query_result = llm.embed_query(text) print(query_result[:2]) doc_result = llm.embed_...
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain_community.llms import LlamaCpp llm = LlamaCpp( model_path="llama-2_q4.gguf", n_gpu_layers=100, n_batch=512, n_ctx=2048, f16_kv=True, callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler...
运行深度学习模型特别是LLM需要大量的算力,虽然可以通过一些方法来使用cpu运行llm(llama.cpp),但一般来说需要使用GPU才可以流畅并高效地运行。对于本教程来说,vLLM目前支持Qwen 7B Chat的Int4量化版本(经过测试,截止到教程发布前不支持Int8量化),该版本最小运行显存为7GB,所以可以在类似3060这样显存>=8GB的显卡上运...
我们也只处理txt文件，代码如下：import streamlit as st from langchain.llms import LlamaCppfrom langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddingsfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.text_splitter import Ch...
llama.cpp还支持很多其他模型,下图是列表: 准备好GGML模型和所有依赖项之后,就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前,我们还需要做一下测试,保证我们的LLaMA在本地使可用的: 看样子没有任何问题,并且程序是完全脱机并以完全随机的方式(可以使用温度超参数)运行的。
LlamaCpp Mistral AI Ollama OpenAI Replicate Usage All LLM classes inherit from Langchain::LLM::Base and provide a consistent interface for common operations: Generating embeddings Generating prompt completions Generating chat completions Initialization Most LLM classes can be initialized with an API key ...
IPEX-LLMprovides seamless integration withllama.cpp,Ollama,HuggingFace transformers,LangChain,LlamaIndex,vLLM,Text-Generation-WebUI,DeepSpeed-AutoTP,FastChat,Axolotl,HuggingFace PEFT,HuggingFace TRL,AutoGen,ModeScope, etc. 70+ modelshave been optimized/verified onipex-llm(e.g., Llama, Phi, Mistral,...
4️⃣ LLaMA.cpp - CPU部署救星 💡 选择秘籍: ✅ 要极致性能 →选vLLM ✅ 要简单易用 →选Ollama ✅ 要集群部署 →选SGLang ✅ 要CPU运行 →选LLaMA.cpp 📊 性能对比: · 推理速度:vLLM > SGLang > Ollama > LLaMA.cpp · 易用程度:Ollama > LLaMA.cpp > vLLM > SGLang ...
之前在《使用 llama.cpp 自己架一個 OpenAI 相容伺服器》介紹了怎麼用 llama.cpp 來架設一個輕量化的 OpenAI API 相容伺服器,而接下來呢,則是來簡單介紹一下怎麼透過 LangChain 這個框架、來使用這個 LLM 的伺服器吧。 首先,LangChain 的官網是:https://www.langchain.com/,他的概念基本上有點像是提供了...
从 LangChain,我们可以调用 OpenAI 的 LLMs,PaLM 的 code-bison,或者通过 Replicate、HuggingFace Hub 等多种开源模型,或者通过本地模型,比如 Llama.cpp、GPT4All 或 HuggingFace Pipeline 集成。让我们来看看 StarCoder。这个截图展示了模型在 HuggingFace Spaces 上的游乐场:...