修改configs\model_config.py #本文将通过Ollama跑Qwen-14B,修改配置如下: #LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] LLM_MODELS = ["ollama"] #在ONLINE_LLM_MODEL 里做如下修改 ONLINE_LLM_MODEL = { …… # 加入Ollama "ollama": { "model_name": "qwen:14b", #Ollama...
3.部署 Qwen-14B 模型 什么是 Qwen-14B? Qwen-14B(通义千问-14B)是阿里云研发的通义千问大模型系列中具有 140 亿参数的模型。作为一款基于 Transformer 架构的大型语言模型, Qwen-14B 在广泛且多样化的预训练数据上进行了训练,这些数据包括大量网络文本、专业书籍和代码等。基于 Qwen-14B 的核心技术,开发团队还...
安装之后,在cmd运行以下命令,下载qwen:14b,下载结束后,自动运行,需要科学上网,不然速度很慢 ollama run qwen:14b 此电脑IP地址为192.x.x.53下载运行qwen:14b,关注CPU和内存使用情况 验证:在浏览器访问http://192.x.x.53:8000/,出现如下页面,即为运行正常 ollama运行正常 2、搭建Langchain-Chatchat 2.1下载L...
在上一篇文章当中,我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建,现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面,达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果: 1.知识库启动: 见上一篇文章 2.api接口部署: 在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以修改api的相关端口 API_SERVER ...
# 导入模型 ChatOllamafromlangchain_ollamaimportChatOllama# 模型设定为qwen2.5:14b,温度为0.1,可以有一定的创造性,0为最保守,对象为llm_modelllm_model = ChatOllama(model="qwen2.5:14b",temperature =0.1) Prompt template 提示词模板 # 设定提示的模板 string_templatestring_template =""" ...
Qwen-14B-Chat 等 14B模型 最低显存要求: 30GB 推荐显卡: V100 Yi-34B-Chat 等 34B模型 最低显存要求: 69GB 推荐显卡: A100 Qwen-72B-Chat 等 72B模型 最低显存要求: 145GB 推荐显卡:多卡 A100 以上 一种简单的估算方式为: FP16: 显存占用(GB) = 模型量级 x 2 ...
问题描述 / Problem Description 利用Langchain0.2.10版本调用Qwen-14b-int8模型报错 复现问题的步骤 / Steps to Reproduce 执行 startup.py 问题就出现了 环境信息 / Environment Information langchain-ChatGLM 版本/commit 号:0.2.10 是否使用 Docker 部署(是/否):否
20 + "Qwen-14B-Chat", 21 + "Qwen-7B-Chat", 20 22 ] 21 23 LLM_MODEL_CONFIG = { 22 - # 意图识别不需要输出,模型后台知道就行 23 24 "preprocess_model": { 24 - "zhipu-api": { 25 - "temperature": 0.4, 26 - "max_tokens": 2048, 27 - "history_len": 100, ...
· DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B · DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1系列的两大明星产品: DeepSeek-R1-Zero:AI界的'极限探索者' · 超强算力:6710亿参数(采用MoE架构,每个token可调动370亿参数) ...