1、登录Hugging Face,创建新的Space,名为Internlm_RAG https://huggingface.co/spaces 2、输入Internlm_RAG,并选择对应Streamlit 创建成功界面 3、进入Codespace,选择Jupyter Notebook环境创建 https://github.com/codespaces 4、从Hugging Face上git clone git clone https://huggingface.co/spaces/JacketLei/Internl...
pip install llama-index 1. 2. 设置Hugging Face Token 接下来,我们需要设置Hugging Face的API Token。可以通过环境变量的方式设置: import os from typing import Optional HF_TOKEN: Optional[str] = os.getenv("HUGGING_FACE_TOKEN") 1. 2. 3. 4. 本地和远程模型的使用 使用Hugging Face的模型可以选择在...
Hugging Face 是一个知名的平台,使用最先进的模型如 Mistral 和 T5 创建 NLP 应用程序。它在文本生成和情感分析方面特别强大。 主要特点 模型库:Hugging Face 提供大量预训练模型,适用于各种自然语言处理任务。 易用性:凭借其全面的文档和用户友好的界面,开发人员无论技能水平如何都能轻松使用它。 社区:Hugging Face...
LlamaIndex 有其自己创建和访问向量数据库collection 的结构,但是此处不直接使用。原生的 LlamaIndex 向量存储接口和带入自己的模型之间的主要区别是 embedding 向量和元数据的访问方式。为了实现本教程,我还写了一些代码并贡献到了LlamaIndex(https://github.com/run-llama/llama_index/commit/78ed06c95313e933cc255a...
我正在使用 llama-index 基于文档创建一个非常简单的问答应用程序。此前,我曾将其与 OpenAI 一起使用。现在我想尝试不使用外部 API,因此我尝试此链接中的Hugging Face 示例。 它在链接的示例中说:“请注意,为了获得完全私人的体验,还需要设置本地嵌入模型(此处的示例)。” 我假设下面给出的示例是所引用的示例。
Text Generation Inference (TGI) 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理，并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI，也可以直接使用 Hugging Face 的 推理终端。如果要用推理终端部署 ...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch，包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库，能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
Text Generation Inference (TGI)是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理,并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。 你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama ...
你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama 2 模型,请登陆模型页面并单击Deploy -> Inference Endpoints菜单。 要推理 7B 模型,我们建议你选择 “GPU [medium] - 1x Nvidia A10G”。
LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 2、为本地文件构建RAG系统 我们构建一个简单的RAG系统:从本地的文本文件文件夹中读取文本。