fromllama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike # Create an instance of CallbackManager callback_manag...
第2步——LlamaIndex HuggingFaceLLM 先将InternLM2 1.8B软连接出来,然后新建一个python文件llamaindex_internlm.py并贴入代码。 运行llamaindex_internlm.py。 python llamaindex_internlm.py 再次迎来报错,提示缺少sentencepiece。还是一样,pip安装下这个包就行了。 装完就能顺利运行llamaindex_internlm.py了,RAG前...
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM locally_run = HuggingFaceLLM(model_name="HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha") 1. 2. 3. 远程运行模型 from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceInferenceAPI remotely_run = HuggingFaceInferenceAPI( model_name="HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha",...
from llama_index.llms import HuggingFaceLLM from llama_index.prompts import PromptTemplate system_p...
llama_index 构建RAG 管道。第一步是选择将用于 VectorStoreIndex 的嵌入模型。我当前的实现如下所示: from llama_index.core import Settings from llama_index.llms.openai import OpenAI from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # some other code if embedding == Embedding.OPENAI: ...
这一部分需要从 LlamaIndex 导入四个模块。首先,需要 MilvusVectorStore来使用 Milvus 与 LlamaIndex。我们还需要VectorStoreIndex模块来用 Milvus 作为向量存储索引,用 ServiceContext 模块来传入我们想要使用的服务。最后导入HuggingFaceEmbedding模块,这样就可以使用来自 Hugging Face 的开源 embedding 模型了。
fromllama_index.llms import OpenAI # non-streaming resp= OpenAI().complete("Paul Graham is") print(resp) 使用hugeface托管大模型, # -- coding: utf-8--**fromllama_index.prompts import PromptTemplate import torchfromllama_index.llms import HuggingFaceLLMif__name__ =="__main__": ...
LLMLingua与LlamaIndex的工作流程 使用LlamaIndex实现LLMLingua涉及到一个结构化的过程,该过程利用专门的提示库来实现高效的提示压缩和增强的推理速度。 1. 框架集成 首先需要在LLMLingua和LlamaIndex之间建立连接。这包括访问权限、API配置和建立连接,以便及时检索。
LlamaIndex安装 pipinstallllama-index 安装通常所需的可选依赖项的方法。目前,这些依赖项分为三组: pip install llama-index[local_models]安装对私有LLMs、本地推理和HuggingFace模型有用的工具 pip install llama-index[postgres]如果您正在使用Postgres、PGVector或Supabase,则此选项很有用 ...
HuggingFace地址:meta-llama (Meta Llama 2) Llama 2是一系列预训练和微调的大型语言模型(LLMs),参数规模从70亿到700亿不等。Meta的微调LLMs,叫做Llama 2-Chat,是为对话场景而优化的。Llama 2模型在大多数基准上都比开源的对话模型表现得更好,并且根据人类评估的有用性和安全性,可能是闭源模型的合适替代品。Me...