SamplingParamsimportuvicorn#使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app=FastAPI()llm=LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat",trust_remote_code=True)sampling
接下来就让我们结合Langchain-Chatchat+Qwen-7B(14B),一步一步的搭建一个属于自己的本地知识库吧~ 2.前期准备: python:3.10+,torch推荐使用 2.0 及以上的版本。gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。 3.环境搭建: 先拉取Langchain-Chatchat的项目代码 git clone ...
选择实例时，需考虑模型对GPU资源的需求，尤其是针对Qwen 7B Chat的Int4量化版本，推荐使用显存大于8GB的显卡。对于需要半精度推理的场景，则需更高配置的显卡。启动并配置实例步骤如下：访问FunHPC乐算云官网，注册并获取算力金。选择性价比高的云端显卡，配置主机，启动并创建实例，通过code-server或SSH...
gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。3.环境搭建:先拉取Langchain-Chatchat的项目代码bash 复制代码git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖复制代码 pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_api.txt ...
[大模型]Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手 Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。
要考虑的另一点是任务的性质。如果您正在构建对话式 AI,则使用特定于聊天的模型(例如 Qwen-7B-Chat)可能会产生更好的结果,因为这些模型针对对话进行了微调,并且可以比基本模型更好地处理对话的细微差别。 推理成本 较大的模型不仅对硬件的要求更高,而且如果您使用基于云的服务来运行模型,也可能会产生更高的成本。
Qwen1.5-7B-Chat 接入 LangChain 搭建知识库助手 环境准备 在autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。
问题1:langchain-chatchat是否支持 Qwen-7B-Chat-Int4, 问题2:key为Qwen-7B-Chat,value为Qwen-7B-Chat-Int4 或 key为Qwen-7B-Chat-Int都会有问题: "Qwen-7B-Chat": "../Qwen-7B-Chat-Int4" "Qwen-7B-Chat-Int4": "../Qwen-7B-Chat-Int4"...
一、整合Langchain、Chatchat和Qwen Langchain是一个用于构建大型语言模型的框架,它提供了丰富的API和工具,方便我们进行模型训练、评估和部署。Chatchat则是一个基于Transformer的聊天机器人模型,它可以在Langchain的框架下进行训练和部署。Qwen则是一个用于知识问答的搜索引擎,它可以帮助我们快速地从知识库中检索相关信息...
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