然后,我创建了一个LLAMA.cpp实例,并设置了一些参数,如模型路径、温度、最大生成token数量等: from llama_index import ServiceContext from llama_index.llms import LlamaCPP from llama_index.llms.llama_utils import messages_to_prompt, completion_to_prompt llm = LlamaCPP(model_path="/gguf/baichuan2-7b...
要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: pip install sentence-transformers 创建Llamaindex文档 数据连接器(也称为reader)是LlamaIndex中的重要组件,它有助于从各种来源和格式摄取数据,并将其转换为由文本和基本元数据组成的简化文档表示...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: pip install sentence-transformers 创建Llamaindex文档 ...
无法使用 Llama CPP 和 Llama-index 发送多个输入问题描述 投票:0回答:1我正在使用带有 llama-index 的 Mistral 77b-instruct 模型并使用 llamacpp 加载模型,当我尝试运行多个输入或提示(打开 2 个网站并发送 2 个提示)时,它给了我以下错误: **GGML_ASSERT: D:\a\llama-cpp-python\llama-cpp-python\...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
llama.cpp Roadmap/Project status/Manifesto/ggml Inference of Meta'sLLaMAmodel (and others) in pure C/C++ Recent API changes Changelog forlibllamaAPI Changelog forllama-serverREST API Hot topics How to useMTLResidencySetto keep the GPU memory active?#11427 ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
使用LLM和llama-cpp-python 只要语言模型转换为GGML格式,就可以被llama.cpp加载和使用。而大多数流行的LLM都有可用的GGML版本。 需要注意的重要一点是,在将原始llm转换为GGML格式时,它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下,减少运行这些大型模型所需的内存。例如,在不到4GB的RAM中可以加载大小...
要解决Mistra-7b模型添加重复BOS令牌的问题，这会导致警告并在使用TreeSummarize和llamacpp时超过上下文窗口...