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. …
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...
这里以Milvus数据库和ChatGPT作为示例: 图2:LangChian + Milvus + ChatGPT pipeline [3] 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 ...
DemoGPT:一键生成可交互的AI应用,通过 LangChain和Llama2(chatgpt)创建交互式Streamlit应用程序, 视频播放量 2557、弹幕量 0、点赞数 74、投硬币枚数 18、收藏人数 207、转发人数 46, 视频作者 AIGCLINK, 作者简介 aigc探路者:一起迎接属于AI的未来10年,与您一起成长
简介:Llama 2和LangChain是人工智能领域中的新兴技术,它们有可能让ChatGPT等大语言模型过时。Llama 2通过强大的预训练和微调,以及使用人类反馈强化学习进行迭代细化,显著提高了对话生成的质量。而LangChain则是一个开源框架,允许开发者将大语言模型与外部计算和数据来源结合起来,扩展了模型的应用范围。
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。 1 背景 1.1 微调 vs. 知识库 由于大模型在垂直行业领域的问答效果仍有待提升,因此,领域知识的注入成为了最直接的解决方案之...
由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保存在合适的项目子文件夹中,如/models。
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。 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...
由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保存在合适的项目子文件夹中,如/models。
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 ...