How to create a custom chat model class | ️ LangChain 创建自定义聊天模型。 流式传输chat model How to stream chat model responses | ️ LangChain 和前面一样,还是三种 同步流 stream 异步流astream 异步事件 astream_events 跟踪token 使用情况 How to track token usage in ChatModels | ️ La...
ChatModel:获取Message,并调用大语言模型,获取返回结果。 LLMChain:绑定ChatModel 和 ChatPromtTemplate,每次只需调用run方法传入模板化的参数即可(在这个案例里指待翻译的内容)。 from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage # 导入 Chat Model 即将使用的 Prompt Templates from langchain.p...
from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(temperature=0.5, model_name="gpt-3.5-turbo-16k-0613", openai_api_key=OPENAI_API_KEY, openai_api_base=OPENAI_BASE_URL) template = """ ## Input {text} ## Instruction Please summarize the piece of text in the input part above...
4.1、create_model_worker_app,根据配置文件,创建并初始化对应的model_workder,初始化过程中,model_worker会通过self.init_heart_beat()将自己注册到fastchat controller中,以供fastchat管理调用。在创建每个model_worker之前,都会执行一次from fastchat.serve.base_model_worker import app,由于是多进程创建,因而每次都...
请确认已下载至本地的 LLM 模型本地存储路径写在llm_model_dict对应模型的local_model_path属性中,如: "chatglm2-6b": "/Users/xxx/Downloads/chatglm2-6b", 请确认已下载至本地的 Embedding 模型本地存储路径写在embedding_model_dict对应模型位置,如: ...
1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址; 3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,search_engine_chat.py,agent_chat.py中将原有的get_BaseCha...
llm_model_dict={"chatglm2-6b": {"local_model_path":"/Users/xxx/Downloads/chatglm2-6b","api_base_url":"http://localhost:8888/v1",# "name"修改为 FastChat 服务中的"api_base_url""api_key":"EMPTY"}, } 请确认已下载至本地的 Embedding 模型本地存储路径写在embedding_model_dict对应模...
可用模型Xinference 已支持模型LocalAI 已支持模型Ollama 已支持模型FastChat 已支持模型 除上述本地模型加载框架外,项目中也为可接入在线 API 的One API框架接入提供了支持,支持包括OpenAI ChatGPT、Azure OpenAI API、Anthropic Claude、智谱清言、百川等常用在线 API 的接入使用。
我们刚刚在🦜🔗LangChain中集成了一个ChatHuggingFace封装器,使你能够基于开源模型创建智能体。 创建ChatModel 并为其配备工具的代码非常简单,你可以在Langchain 文档中查看所有相关代码。 from langchain_community.llms import HuggingFaceHub from langchain_community.chat_models.huggingface import ChatHuggingFace ...
langchain-ChatGLM 提供了一种基于本地知识库的 ChatGLM(Chat with Generative Language Model)问答系统。该项目结合了langchain和ChatGLM-6B模型的思想,旨在构建一个可灵活应用于中文场景的开源问答系统。通过langchain-ChatGLM,我们可以轻松地将开源的语言模型与本地知识库相结合,实现对中文问答的支持。