Windows本地部署知识库-Langchain-Chatchat0.3.1.3本地搭建 Andy OConnor 软件研发工程师 2 人赞同了该文章 目录 收起 Langchain-Chatchat功能介绍 简介 实现原理 Langchain-Chatchat本地源码运行 使用Git克隆源码到本地 使用Conda创建运行环境 Conda环境使用Poetry项目依赖安装 初始化项目配置文件和数据目录 修改...
如果启动在线的API服务(如 OPENAI 的 API 接口),则无需启动 LLM 服务,如需使用开源模型进行本地部署,需首先启动 LLM 服务,参照项目部署手册,LLM服务启动方式有三种,我们只选择其中之一即可,这里采用的是基于多进程脚本 llm_api.py 启动 LLM 服务 在项目根目录下,执行 server/llm_api.py 脚本启动 LLM 模型服务...
1、下载langchain Chatchat git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git (可选)如果下载不下来,可能使用了代理,需要设置代理地址: git config --global http.proxy "localhost:你的代理端口" 之后可以取消代理设置: git config --global --unset http.proxy 2、安装anaconda, 添加path...
以下是环境部署顺序。主要依据 NVIDIA CUDA、阿里通义千问 Qwen1.5 和向量数据库对系统要求给新电脑做完整的搭建。在虚拟环境中运行。 Windows 系统 安装Visual Studio 安装NVIDIA 驱动 创建虚拟平台 Ubuntu 安装Docker Desktop,关联 Ubuntu Ubuntu 虚拟环境中 安装Anaconda 安装NVIDIA CUDA Toolkit 结合LangChain-Chatcha...
OS:Windows 11 Home OEM 23H2 基底:LangChain-Chatchat v0.2.10 一键快速部署包 (N卡部署版) 模型:Qwen1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4 (3GB显存可用) 硬件环境: CPU:Intel Core i9-13980HX (8P16E) GPU:NVIDIA Geforce RTX 4080 Laptop (12GB) RAM:64GB (2x32GB) Crucial DDR5-5200MHz ...
那么本文就使用它,来部署阿里的通义千问大语言模型,帮你实现自己的本地GPT和问答知识库。想了解更多特性可以直接前往GitHub查看该项目 主页:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 或者跟随本文,直接带你走完整个过程(前提:Windows或Linux系统、科学上网) ...
确保你的电脑满足以上要求后,我们就可以开始部署langchain-ChatGLM了。 二、安装Anaconda 首先,我们需要安装Anaconda,这是一个开源的数据科学平台,包含了大量常用的科学计算和数据分析库。你可以从Anaconda官网下载适合Windows系统的安装包,并按照官方文档的指引完成安装。 三、创建虚拟环境 安装完Anaconda后,我们需要创建一...
系统:windows wsl2安装的Ubuntu 22.04.3 LTS python版本: 3.10.12 CUDA版本:12.2 之所以提一下电脑硬件软件的配置,因为可能存在刚好有读者跟我的差不太多的硬件配置,或者比我好的硬件配置就是可以跑起来的。而且软件这个我可以跑起来的话,也验证了在我这个系统,python版本,CUDA版本的组合是可以运行起来的,也可以给...
背景信息官方仓库 https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat本次演示环境为 Windows 11 PRO 、RTX 4080 16GB、i7-13700KF本次Langchain-Chatchat版本为 v0.2.10先用 python --version 检查版本号,我是使用Python官网的Windows安装包安装的 Pyt…