更换模型需要将新模型文件夹整体导入 LangChain-Chatchat 的模型目录中,并修改 LangChain-Chatchat 的启动配置文件,让软件能够索引到新模型信息并加载对应模型。 1.打开"LangChain-Chatchat"目录,依次打开"models\LLM"目录; 2.将新模型文件夹拖入其中,并复制该模型文件夹名称; 3.打开"LangChain-Chatchat"目录,打开...
export https_proxy=http://172.31.72.89:7890 4. pip三个配置我呢间后,更换openai版本 pip install openai==0.28 5.配置 openai代理http://172.31.72.89:7890(写你自己的url) 6. 清除Linux代理(linux服务器执行脚本需要清除代理,否则出现AssertionError错误) ...
这可能包括如PyTorch、Transformers库等。 配置文件更新:如果你的模型需要特定的配置或参数,你需要确保这些参数已经在配置文件中正确设置。这可能包括模型的最大输入长度、温度设置等。 API密钥和URL:如果你更换的模型需要通过API调用,你需要确保你已经在配置文件中正确设置了API密钥和URL。例如,如果你使用的是在线模型,...
大模型时代必学!ChatGLM-6B+LangChain与训练及模型微调教程,计算机博士花3小时就教会了大模型训练及微调技术!(人工智能、深度学习)共计9条视频,包括:1. 【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训、2. 1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl、3. 2_LangChain_L1_v02.z
更换模型# 使用默认模型ChatGML-6B,提示内存不足,也不知道是为什么,反正ChatGML2也发布了,换个模型试试。 修改configs/model_confit.py,其中llm_model_dict,就是模型列表,LLM_MODEL=配置使用的模型,改为chatglm2-6b-int4。继续运行webui.py 小坑:'gcc' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 ...
model_name: str = Body(LLM_MODELS[0], description="LLM 模型名称。"), temperature: float = Body(TEMPERATURE, description="LLM 采样温度", ge=0.0, le=1.0), model_name: str = Body(None, description="LLM 模型名称。"), temperature: float = Body(0.01, description="LLM 采样温度", ge=...
ChatGLM-6B + LangChain 与训练及模型微调教程,新手看完信手拈来,拿走不谢,允许白嫖! 30:37 【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 39:05 LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl 03:07 LangChain_L1_v02.zh_gpt_subtitled 18:24 LangChain_L2_v02.zh_gpt_subtitled 17:05 LangChain_L3_v...
A4: 可以尝试使用 chatglm-6b-int4 模型在 colab 中运行,需要注意的是,如需在 colab 中运行 Web UI,需将webui.py中demo.queue(concurrency_count=3).launch( server_name='0.0.0.0', share=False, inbrowser=False)中参数share设置为True。 Q5: 在 Anaconda 中使用 pip 安装包无效如何解决?
更换了更大一点的向量化模型bge-m3,在初始化比较大文件的时候会爆显存,导致无法继续进行初始化,请问有什么办法分批或者量化模型的方式来解决? 报错内容: ”CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 GiB. GPU 0 has a total capacty of 23.69 GiB of which 14.50 GiB is free. Process 356231 has 9.18...
请更换浏览器再试试哦~9 4 42 3 "LangChain for LLM Application Development" 是由LangChain 的CEO Harrison Chase和吴恩达Andrew Ng共同教授:LangChain是一个强大的开源工具,用于使用LLM构建应用程序。复杂的应用程序——例如,回答关于文本文档的查询的QA(问答)系统——需要多次提示LLM,解析输出以提供给下游提示等等...