作为示例，我们使用 Replicate 调用 Llama 2 chat，并使用 LangChain 轻松设置 chat completion API。首先安装先决条件：pip install langchain replicate from typing import Dict, List from langchain.llms import Replicate from langchain.memory import ChatMessageHistory from langchain.schema.messages import get_...
具体而言,需要编写代码以定义模型的结构和参数,并使用LangChain提供的API进行训练和推理等操作。 在云端运行Llama 2模型:为了充分利用计算资源和提高模型运行效率,项目采用在云端运行Llama 2模型的方式。这需要使用适当的云服务提供商(如AWS、Azure或Google Cloud等),创建虚拟机或容器来运行模型,并进行相应的配置和管理。
我们将利用C transformer和LangChain进行集成。也就是说将在LangChain中使用CTransformers LLM包装器，它为GGML模型提供了一个统一的接口。from langchain.llms import CTransformers# Local CTransformers wrapper for Llama-2-7B-Chatllm = CTransformers(model='models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin', # ...
我们将利用C transformer和LangChain进行集成。也就是说将在LangChain中使用CTransformers LLM包装器,它为GGML模型提供了一个统一的接口。 from langchain.llms import CTransformers # Local CTransformers wrapper for Llama-2-7B-Chat llm = CTransformers(model='models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin',...
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
图1:LangChain部分模块 [2] 除了用LLM Wrapper可以接入众多的大模型(如 OpenAI、Cohere、Hugging Face),LangChain同时也通过VectorStore Wrapper接口集成了主流的向量数据库(如 Milvus、Pinecone、Chroma等)来优化语义搜索。 LangChain能接入的数据类型涵盖了文本、PPT、图片、HTML、Pdf等非结构化文件。相较于传统数据库...
步骤2. 读入文件处理并导入数据库 首先我们要将外部信息处理后,放到 DB 中,以供之后查询相关知识,这边的步骤对应到上图框起来的部分,也就是橘色的 1. 文本拆分器 和 2. embedding。 a). 使用文件加载器 Langchain 提供了很多文件加载器,总共大约有55种,包括word、csv、PDF、GoogleDrive、Youtube等,使用方法也...
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。