上期文章我们实现了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我们将用 “LangChain+Llama 2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1 微调 vs. …
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...
2.3 加载模型 import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( '/opt/Llama-2-7b-chat-hf', trust_remote_code=True)# 加载模型 Llama 2-chat-7Bbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/opt/Llama-2...
https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGMLhuggingface.co/TheBloke/Llama-2-13B-chat-GGML 模型部署 本文将使用llama.cpp的Python binding:llama-cpp-python在本地部署Llama2模型,llama-cpp-python提供了和OpenAI一致的API,因此可以很容易地在原本使用OpenAI APIs的应用或者框架 (e.g. LangChai...
2 实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 b. 部署LLama 2 关于Llama 2模型的部署,详情可参见 i. 上期文章“大模型技术实践(二)|关于Llama 2你需要知道的那些事儿”:https://mp.weixin...
在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小，因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。一种常用的方法是将模型权重从原始的16位浮点值量化为...
2 实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 b. 部署LLama 2 关于Llama 2模型的部署,详情可参见 i. 上期文章“大模型技术实践(二)|关于Llama 2你需要知道的那些事儿”:https://mp.weixin...
图2:LangChian + Milvus + ChatGPT pipeline [3] 02实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 pip install langchain b. 部署LLama 2 ...
在本文,我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。 量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念: 量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小,因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。
2 实战 目前,我们已经拆解完了LangChain+LLM文档问答的大致链路,接下来我们正式进入实战环节。 2.1 环境搭建 a. 安装LangChain 确保Python 版本≥ 3.8.1 且 <4.0。 b. 部署LLama 2 关于Llama 2模型的部署,详情可参见 i. 上期文章“大模型技术实践(二)|关于Llama 2你需要知道的那些事儿”:https://mp.weixin...