# xinference 包版本是为了与服务器端一致 pip install bs4 langchain langchain_community langchainhub xinference-client==0.9.1 xinference==0.9.1 chromadb pymilvus 有两种方式:Python里的pip freeze和第三方库pipreqs (1)pip freeze方法(不推荐) 如果你在写的项目是使用虚拟环境写的,就可以使用这个方法,...
该类在底层实现时使用了 InferenceClient,因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。 InferenceClient:https://hf.co/docs/huggingface_hub/en/package_reference/inference_client ChatHuggingFace 每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中,将大大降低模型的表现。 为了...
$ pip install xinference_client faiss-gpu "unstructured[pdf]" ``` - 创建xinference环境 ```shell $ conda create -p ~/miniconda3/envs/xinference python=3.8 $ conda activate ~/miniconda3/envs/xinference $ pip install xinference --force ``` - 启动xinference服务 ```shell $ xinference-lo...
HuggingFaceEndpointEmbeddings HuggingFaceEndpointEmbeddings与HuggingFaceEndpoint对 LLM 所做的非常相似,其在实现上也是使用 InferenceClient 来计算嵌入。它可以与 hub 上的模型以及 TEI 实例一起使用,TEI 实例无论是本地部署还是在线部署都可以。 fromlangchain_huggingface.embeddingsimportHuggingFaceEndpointEmbeddings hf_emb...
该类在底层实现时使用了InferenceClient,因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。 ChatHuggingFace 每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中,将大大降低模型的表现。 为了把用户的消息转成 LLM 所需的提示,大多数 LLM 分词器中都提供了一个名为chat_template的成员...
milvusclient.create_collection( collection_name="csv_panda_milvus", schema=schema, index_params=index_params ) 3. panda读取CSV数据 读取csv文件的方法有使用read_csv()函数、指定分隔符、指定列名、跳过行、缺失值处理、自定义数据类型等。详细介绍: ...
client.invoke( model="text_embedding", prompt=texts ) except Exception as e: raise ValueError(f"Error raised by inference endpoint: {e}") if resp["code"] != 200: raise ValueError( "Error raised by inference API HTTP code: %s, %s" % (resp["code"], resp["msg"]) ) embeddings = ...
在xinference.yaml包含了如下信息, supported_model_types描述支持了llm、text-embedding、rerank 模型类型 configurate_methods描述包含变量 customizable-model表示这个是一个可以自定义模型的平台 model_credential_schema描述包含了自定义模型需要的凭据信息 安装sdk pip install xinference-client 编辑model_providers.yaml...
大型语言模型(LLM)是LangChain的核心组件。LangChain不提供自己的LLM,而是提供了一个标准接口,用于与许多不同的LLM进行交互。 LangChain 旨在为所有模型提供商提供标准接口,目前已经支持很多模型提供商,如 OpenAI、Hugging Face 等。 在后续文章中,都将以 OpenAI 模型来作示例。
fabric network initialize--home=~/.fabric--client=admin--client-secret=adminpw--server=localhost:7055--ca=localhost:7055-ca--channel=mychannel--chaincode=langchain-chatglm--keyvaluestore=vscode--ide=vscode 在终端中输入以下命令,安装链码: