根據我在Langchain-Chatchat倉庫中找到的相關問題,目前並沒有明確的證據顯示 Langchain-Chatchat 支持 NVlink 運行多張 GPU 卡片。在這個issue中,有用戶提出了類似的問題,但並未提及 NVlink 或多卡運行的解決方案。 在該issue 中,開發者建議了一些可能的解決方案,包括使用chatglm-6b-int4模型(其初始內存占用較低...
GPU:NVIDIA Geforce RTX 4080 Laptop (12GB) RAM:64GB (2x32GB) Crucial DDR5-5200MHz 部署步骤: 部署步骤非常简单,解压部署包至特定目录后双击启动脚本,稍等片刻即可。 1.解压部署包至“D:\”,即D分区根目录(更换其他路径需要修改配置文件); E1. 部署路径修改方法(原文链接:https://b23.tv/ddrcXs6): 修...
之前一直都是在单卡上加载的,改到多卡加载,gpus="0,1"时,模型倒是可以加载到GPU上,但就是在LLM问答时,模型的答案可以称为是乱码吧,还报了一个错误:Caught exception: 'choices'.目前还没有解决。 ===分割线,以下是正文=== 开篇 最近一直在关注这个项目Langchain-Chatchat,对于项目中的各个目录的文件作用...
GPU:NVIDIA Geforce RTX 4080 Laptop (12GB) RAM:64GB (2x32GB) Crucial DDR5-5200MHz 部署步骤: 部署步骤非常简单,解压部署包至特定目录后双击启动脚本,稍等片刻即可。 1.解压部署包至 D:\ ,即D分区根目录(更换其他路径需要修改配置文件); E1. 部署路径修改方法(原文链接:https://b23.tv/ddrcXs6): 修改...
硬件准备:确保具备足够的计算资源,包括高性能CPU、GPU和足够的内存。 软件环境:安装所需的操作系统、Python环境以及依赖库,如TensorFlow、PyTorch等。 模型下载:从官方网站或开源平台下载Langchain-Chatchat和chatglm3-6b模型文件。 三、部署AI知识库 模型加载:将下载的模型文件加载到本地环境,确保模型能够正常运行。
资源调度:合理分配系统资源,如CPU、内存、GPU等,确保LangChain ChatChat在运行过程中能够得到足够的资源支持。 五、总结 通过对LangChain ChatChat的关键配置进行深入解析,我们可以发现,合理的环境设置、依赖安装、版本控制以及性能优化是确保系统稳定运行、提高性能的关键。在实际应用中,开发者应关注这些方面,结合项目需求...
以下文档Langchain-Chatchat版本为0.2.10,不保证兼容其他版本 本文在阿里云ECS服务器上运行通过,可用区:杭州J,配置:8C8G100M 轻量模型,意味不需要GPU支持 1. 安装环境(git、conda、python3.9) 1.1 安装git sudo yum update sudo yum install -y git 1.2 安装git-lfs sudo yum install -y git-lfs 1.3 ...
可以的,现在自动适配了两个 GPU。 启动方式:docker run -it --rm --runtime=nvidia --gpus all --network host -v /home/nodecloud/ptuning/chatglm-6b:/data/chatglm-6b langchain-chatglm-webui bash +---+ | NVIDIA-SMI 530.30.02 Driver Version: 530.30.02 CUDA Version: 12.1 | |---+--...
License,可以免费商用,无需付费。架构:在这里插入图片描述 硬件要求:对GPU要求较高 ...
支持多种文件类型,本地部署大模型,效果好到尖叫!新人小白必看教程! 1555 86 23:34 App Qwen大模型本地部署教程!无需GPU,只要5G内存!超简单的部署教程,本地微调一个法律大模型,附安装包和微调文档! 3511 149 4:27:14 App 2024最新版LangChain教程,LangChain零基础入门到精通(干货满满)合集!手把手教你从知识...