本文将使用llama.cpp的Python binding: llama-cpp-python在本地部署Llama2模型,llama-cpp-python提供了和OpenAI一致的API,因此可以很容易地在原本使用OpenAI APIs的应用或者框架 (e.g. LangChain) 中替换为本地部署的模型。 安装llama-cpp-python (with Metal support) 为了启用对于Metal (Apple的GPU加速框架) 的...
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 = llm.embed_query(text) print(query_result[:2]) doc_result = llm.embed_...
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 CharacterTextSplitterfrom langchain....
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...
在上一节中，我们使用美洲驼cpp 初始化了LLM。现在，让我们利用LangChain框架来开发使用LLM的应用程序。您可以通过文本与它们进行交互的主要界面。为了简化，很多模型都是文本输入，文本输出。因此，LangChain 中的许多接口都以文本为中心。快速工程的兴起 在不断发展的编程领域，出现了一个引人入胜的范式：提示。提示...
llama.cpp支持的模型:源代码[8] 通过已准备好的GGML模型和我们的所有依赖项(感谢pipfile),现在是时候开始我们的LangChain之旅了。但在深入探索令人兴奋的LangChain世界之前,让我们用传统的“Hello World”仪式开始一切——毕竟,LLM也是一种语言模型 😄。
在上一节中,我们使用美洲驼cpp 初始化了LLM。现在,让我们利用LangChain框架来开发使用LLM的应用程序。您可以通过文本与它们进行交互的主要界面。为了简化,很多模型都是文本输入,文本输出。因此,LangChain 中的许多接口都以文本为中心。 快速工程的兴起 在不断发展的编程领域,出现了一个引人入胜的范式:提示。提示涉及...
Llama.cpp llama-cpp-python是llama.cpp的Python绑定。 它支持许多LLM的推理,可以在HuggingFace上访问。 该笔记本介绍了如何在LangChain中运行llama-cpp-python。 注意:新版本的llama-cpp-python使用GGUF模型文件(参见这里)。 这是一个重大变化。 要将现有的GGML模型转换为GGUF,可以在llama.cpp中运行以下命令: ...
如何透過 Golang 連接 Ollama 並且串接 LangChain 接下來就開始吧! 什麼是 Ollama Ollama是一個相當方便的工具,以往需要在本地端使用 llama 的話需要有以下的步驟: 到Meta AI 申請下載 link 透過LLAMA.cpp把 LLAMA2 的 model 去轉換過後,讓你在 Mac OSX 上面可以執行並且讀取。 (當然還有做 Quantization, ...
自托管（Self-hosting）：使用本地硬件来运行推理，例如使用 llama.cpp 在 Macbook Pro 上运行 Llama 2。优势：自托管最适合有隐私 / 安全需要的情况，或者您拥有足够的 GPU。云托管：依靠云提供商来部署托管特定模型的实例，例如通过 AWS、Azure、GCP 等云提供商来运行 Llama 2。优势：云托管是最适合自定义模型...