目前仅支持4/8 bit量化,8-bit量化下GPU显存占用约为10GB,4-bit量化下仅需6GB。 五、执行WebUI脚本 接下来,我们可以执行webui.py脚本,来体验Web交互。WebUI目前已经具备以下功能: 运行前自动读取configs/model_config.py中LLM及Embedding模型枚举及默认模型设置运行模型,如需重新加载模型,可在模型配置标签页重新选...
LangChain-ChatGLM-Webui: 基于LangChain和ChatGLM等LLM实现本地知识库的自动问答; Paddle-ChatDocuments:不使用LangChain,完全使用PaddlePaddle生态实现基于本地知识库的自动问答。 引用 ChatGLM-6B: ChatGLM-6B: 开源双语对话语言模型 LangChain: Building applications with LLMs through composability @inproceedings{ ...
选择自定义服务 langchain-ChatGLM WebUI成功部署,就可以导入自己的知识库进行测试了。
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
接着再运行python webui.txt即可打开langchain chatGLM2的界面 可以与LLM模型对话,也可加载知识库,加载bing 另有朋友反应此时会出现 ValueError: If you want to offload some keys to `cpu` or `disk`, you need to set `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True`. ...
受langchain-ChatGLM启发, 利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedd...
LangChain是一个开源的框架,可以让AI开发人员将像GPT-4这样的大语言模型(LLM)和外部数据结合起来,从而在尽可能少消耗计算资源的情况下,获得更好的性能和效果。 LangChain WebUI推理效果图如图所示。 我能学到什么 熟悉PAI-EAS在线服务的基本能力,包括模型部署及启动WebUI应用的整个流程。
执行脚本体验 Web UI 执行webui.py 脚本体验Web 交互 代码语言:javascript 复制 root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# python webui.py 执行结果如下则证明启动成功: 打开浏览器,显示如下,可以看到有基于LLM的对话,知识库的问答,以及Bing搜索问答: ...
6.3 启动 Web UI 服务 常见问题 路线图 项目交流群 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
bash web_demo.sh 结果对比 原始模型 微调后模型 LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出...