pip install llama-cpp-python 示例代码: from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings llm = LlamaCppEmbeddings(model_path="/path/to/model/ggml-model-q4_0.bin") text = "This is a test document." query_result =
llama.cpp还支持很多其他模型，下图是列表：准备好GGML模型和所有依赖项之后，就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前，我们还需要做一下测试，保证我们的LLaMA在本地使可用的：看样子没有任何问题，并且程序是完全脱机并以完全随机的方式(可以使用温度超参数)运行的。3、LangChain集成LLM 现在我们可以利用Lang...
from langchain.llms import LlamaCpp from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.vectorstores im...
from langchain.llms import LlamaCpp from langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddings from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain...
cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型。这样可以可以有效地利用LLaMA模型,充分利用C/ c++的速度优势和4位整数量化🚀的优势。 llama.cpp还支持很多其他模型,下图是列表: 准备好GGML模型和所有依赖项之后,就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前,我们还需要做一下测试,保证我们的LLaMA在本地使可用的...
langchain PyMuPDF chromadb sentence-transformers llama-cpp-python 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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。
llama.cpp还支持很多其他模型,下图是列表: 准备好GGML模型和所有依赖项之后,就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前,我们还需要做一下测试,保证我们的LLaMA在本地使可用的: 看样子没有任何问题,并且程序是完全脱机并以完全随机的方式(可以使用温度超参数)运行的。
llama.cpp还支持很多其他模型,下图是列表: 准备好GGML模型和所有依赖项之后,就可以开始LangChain进行集成了。但是在开始之前,我们还需要做一下测试,保证我们的LLaMA在本地使可用的: 看样子没有任何问题,并且程序是完全脱机并以完全随机的方式(可以使用温度超参数)运行的。
langchain框架使用的是gguf格式(老版本则是ggml格式 llama.cpp <= 0.1.48),所以我们在Huggingface上下载gguf格式的模型,下载链接为TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF at main (huggingface.co),本文选择的模型为llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf。 不同模型的大小、硬件需求、计算速度、精度不同,具体区别详见网站...
原始的llama.cpp库侧重于在shell中本地运行模型。这并没有为用户提供很大的灵活性,并且使用户很难利用大量的python库来构建应用程序。而最近LangChain的发展使得我可以可以在python中使用llama.cpp。 在这篇文章中,我们将介绍如何在Python中使用llama-cpp-python包使用l...