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_...
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。3、LangChain集成LLM 现在我们可以利用Lang...
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on"FORCE_CMAKE=1pip install --upgrade --force-reinstall llama-cpp-python --no-cache-dir 在Windows上安装 通过从源代码进行编译安装llama-cpp-python库是稳定的。您可以按照存储库中的大部分说明进行操作,但某些特定于Windows的说明可能有用。 安装llama-cpp-python的要求包括...
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化 的...
llama.cpp支持的模型:源代码[8] 通过已准备好的GGML模型和我们的所有依赖项(感谢pipfile),现在是时候开始我们的LangChain之旅了。但在深入探索令人兴奋的LangChain世界之前,让我们用传统的“Hello World”仪式开始一切——毕竟,LLM也是一种语言模型 😄。
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀...
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀...
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...
langchain框架使用的是gguf格式(老版本则是ggml格式 llama.cpp <= 0.1.48),所以我们在Huggingface上下载gguf格式的模型,下载链接为TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF at main (huggingface.co),本文选择的模型为llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf。 不同模型的大小、硬件需求、计算速度、精度不同,具体区别详见网站...
上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀...