当然,目前这个模型里的知识都来自阿里通义千问,如果你希望它更贴近自己的上下文,就可以考虑对现有模型进行微调或者使用 LangChain 这类框架接入本地知识库,因为 llama.cpp 里同样提供了 Embeddings 等功能的 API ,并且它与 OpenAI 的 API 完全兼容,这意味着它完全可以利用 OpenAI 周边的生态。显然,这是下一个阶段...
llama_get_embeddings_ith( self._ctx.ctx, i ) if not ptr: raise RuntimeError(f"Failed to get embeddings for sequence {i}") ## 3. 性能 从上面的 terminal 打印的信息,能感觉到生成的速度下降了,我们从 MAC 的 GPU 利用率上也能看出来。 使用Llama.cpp 时候,同样的推理内容,右侧的 GPU 历史...
我们也只处理txt文件，代码如下：import streamlit as st from langchain.llms import LlamaCppfrom langchain.embeddings import LlamaCppEmbeddingsfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.text_splitter import Ch...
这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件,然后将文件移动到根目录下的models目录中。 上面我们已经是说了,GGML是c++库,所以还需要使用Python调用C++的接口,好在这一步很简单,我们将使用llama-cpp-python,这是LLaMA .cpp的Python绑定,它在纯C/ c++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化...
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 CharacterTextSpli...
importllama_cppllm=llama_cpp.Llama(model_path="path/to/model.gguf",embedding=True)embeddings=llm.create_embedding("Hello, world!")# or create multiple embeddings at onceembeddings=llm.create_embedding(["Hello, world!","Goodbye, world!"]) ...
ok, in privateGPT dir you can do: pip uninstall -y llama-cpp-python CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" FORCE_CMAKE=1 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir once that is done, modify privateGPT.py by adding: model_n_gpu_layers = os.envir...
LangChain中的基Embeddings类公开了两个方法:一个用于嵌入文档,另一个用于嵌入查询。前者接受多个文本作为输入,后者接受单个文本作为输入。 因为后面的检索也是检索嵌入在相同潜在空间中最相似的向量,所以词向量必须使用相同的方法(模型)生成。 c.创建存储和检索文档 ...
python convert-pth-to-ggml.py models/7B 1 那么，应该会看到像这样的输出：{'dim': 4096, 'multiple_of': 256, 'n_heads': 32, 'n_layers': 32, 'norm_eps': 1e-06, 'vocab_size': 32000}n_parts = 1Processing part 0Processing variable: tok_embeddings.weight with shape: torch.Size...
这就是Python绑定发挥作用的地方。绑定是指在我们的Python和C++之间创建桥梁或接口的过程。我们将使用llama-cpp-python,这是llama.cpp的Python绑定,它作为LLaMA模型在纯C/C++中的推理。llama.cpp的主要目标是使用4位整数量化运行LLaMA模型。这种集成使我们能够有效地利用LLaMA模型,充分发挥C/C++实现的优势和4位整数量化...