# 验证paddleocr是否成功,首次运行会下载约18M模型到~/.paddleocr $ python loader/image_loader.py 4:执行脚本体验 Web UI 或命令行交互 执行cli_demo.py脚本体验指令命令交互: $ python cli_demo.py bug解决:protobuf版本可能报错,根据提示调整版本。 或者执行webui.py脚本体验Web交互 $ python webui.py 或者...
配置好模型参数,python webui.py 保证可以正常走通图1流程[2]。再python api.py进入FastAPI的界面。接口说明如下所示, 演示上图流程,只需要"/local_doc_qa/upload_file" 和“/local_doc_qa/local_doc_chat”即可。 /local_doc_qa/upload_file 上传单个文件,建立对应知识库 /local_doc_qa/local_doc_chat ...
我这里打开了LOAD_IN_8BIT以量化方式加载模型,否则V100的显卡有些不够用 接着运行webui.txt python webui.txt 因为开启了量化,会报错,要求安装以下两个以来,根据提示先后安装即可 pip install accelerate pip install bitsandbytes 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,...
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{ ...
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。
本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 调用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。 ✅ 依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时,本项目也支持 ...
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: ...
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...
同时在ChatLLM WebUI页面支持使用LangChain来集成您自己的业务数据,以获得更好的性能和推理效果: LangChain功能介绍 LangChain工作原理 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。
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...