Langchain-Chatchat项目:1.2-Baichuan2项目整体介绍 由百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练,在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果,发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本,并提供了Chat版本的4bits量化。一.Baichuan2模型Baichuan2… ...
配置Langchain-Chatchat/configs/model_config.py文件中的llm_model_dict参数: llm_model_dict = { "chatglm2-6b": { "local_model_path": "L:/20230713_HuggingFaceModel/chatglm2-6b", "api_base_url": "http://localhost:8888/v1", # URL需要与运行fastchat服务端的server_config.FSCHAT_OPENAI_API...
3.多机训练 多机训练只需要给一下hostfile,同时在训练脚本里面指定hosftfile的路径: hostfile="/path/to/hostfile"deepspeed--hostfile=$hostfile fine-tune.py \--report_to "none" \--data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" \--model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" \-...
Action:``{"action":"Final Answer","action_input":"根据最新的天气数据,今天上海的天气情况是晴朗的,气温为20℃。"}``> Finished chain. 刚开始的时候没有找到识别实体city的地方,后面调试ChatGLM3/langchain_demo/ChatGLM3.py->_call()时发现了一个巨长的prompt,这不就是zero-prompt(AgentType....
Langchain-Chatchat基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的 RAG 与 Agent 应用项目。 确保conda已安装: 打开终端。输入conda --version并按回车,如果conda已正确安装,它将显示安装的版本号。如果未安装,请先下载并安装Miniconda或Anaconda。
Langchain-Chatchat项目:4.1-P-Tuning v2实现过程 常见参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)有哪些呢?主要是Prompt系列和LoRA系列。本文主要介绍P-Tuning v2微调方法。如下所示: Prompt系列比如,Prefix Tuning(2021.01-Stanford)、Prompt Tuning(2021.09-Google)、P-Tuning(2021.03-Tsinghua)、...
本文讨论了Langchain-Chatchat项目中自定义问答Agent的思路与实现，以计算器工具为例，展示了通过LLM（大型语言模型）识别工具类型并解决问题的过程。自定义问答的逻辑清晰，通过明确Action、Action Input、Observation和Thought，实现简单问题的准确解答。在问答过程中，使用了百度qianfan-api的ernie-bot-turbo...
在langchain-ChatGLM项目中,需要修改项目的配置文件以指定新引入的ChatGLM3-6b-128k模型。具体配置如下: 打开项目中的配置文件,通常位于项目根目录下的config.py或config.json文件中。 在配置文件中找到模型相关的配置项,例如model_path或model_name等。 将配置项的值修改为ChatGLM3-6b-128k模型的路径或名称。确保...
2023-11-10 14:57:40 | ERROR | stderr | File "/public26_data/ljm/Chat/Langchain-Chatchat/startup.py", line 383, in run_model_worker 2023-11-10 14:57:40 | ERROR | stderr | app = create_model_worker_app(log_level=log_level, **kwargs) ...
LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。 目录 介绍 变更日志 模型支持 Docker 部署 开发部署 软件需求 1. 开发环境准备 2. 下载模型至本地 3. 设置配置项 4. 知识库初始化与迁移 5. 一键启动API服务或WebUI服务 6. 分步启动 API...