二、创建Python环境并安装依赖 打开命令行工具,使用Anaconda创建一个新的Python环境,并命名为llm: conda create --name llm python=3.11 激活新创建的环境: conda activate llm 安装PyTorch及其相关的库,并指定CUDA版本(这里以CUDA 12.1为例): pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://downlo...
# 安装全部依赖 $ pip install -r requirements.txt ``` 下载模型 ``` # 安装模型,这一步如果没有进行,启动项目的时候回自动从https://huggingface.co/上面下载,不过问题就是 # 国内从https://huggingface.co/上下载模型是很慢的。所以建议先从modelscope(魔塔上下载模型),然后在 # 项目的configs/model_con...
需要上https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 找到需要的版本,本地安装, 像CPU版本的,支持 python3.10 的,win版的是这个: 支持cuda 12.1,python3.10 的,win版的是这个: 下载到本地,安装: pip install g:/AI/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl 安装完成后再看下是否支持 cuda:...
四、安装后的配置与测试 安装完成后，你需要将本地文件（如HTML、MD、JSON等）加载到Langchain-Chatchat中作为知识库。这可以通过简单的配置步骤实现。接下来，进行基本的功能测试以确保系统正常工作是非常重要的。你可以尝试提出一些问题，验证问答功能的准确性和响应速度。五、故障排除与优化 如果在安装或使用过程中...
本文将详细介绍Langchain-ChatGLM的安装部署过程,帮助读者快速搭建起自己的聊天机器人。 一、环境准备 在安装Langchain-ChatGLM之前,需要确保具备以下环境: 一台具有足够计算能力的计算机,推荐使用具有至少4GB内存和2核处理器的计算机。 操作系统:Windows、Linux或macOS均可。 Python环境:安装Python 3.7及以上版本,并配置...
进入项目目录后,执行以下命令安装依赖: pip install -r requirements.txt 这将自动下载并安装项目所需的所有Python库。 四、下载并解压模型 Langchain-Chatchat项目需要使用到预训练的模型。您需要在网上找到合适的模型,并下载到本地。然后,在项目根目录下创建一个名为“models”的文件夹,将下载的模型解压到该文件...
注:使用langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader进行.docx等格式非结构化文件接入时,可能需要依据文档进行其他依赖包的安装,请参考langchain 文档。 下载模型 Langchain-Chatchat支持的开源 LLM 与 Embedding 模型,如果使用在线LLM服务,如OpenAI的API,则请直接查看下一节。
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。 创建新环境: 使用conda命令创建一个新的环境,并指定Python版本为3.10。例如,创建一个名为myenv的环境,可以输入:conda create --name myenv python=3.10。
5 下载LangChain安装包 (1)LangChain.zip分享链接:http://www./#s/9wBcgchA访问密码:x1hAw(2)nltk_data.zip分享链接:http://www./#s/9wBoR1jw访问密码:YCOxV 6 LangChainWindows环境搭建 创建虚拟环境(这样不会污染本地的原始环境)1 进入命令行2 创建环境&激活环境conda create -n langchain python=...