本地部署Gemma2开源模型!27b参数超越70b参数!ollama+Perplexica打造最强AI搜索引擎!#ollama #gemma2 1.8万 4 11:05 App vLLM本地部署GLM-4-9b大模型,ChatTTS+AutoGen实现多AI对话转语音!打造AI小说智能体!AI写高考作文 1867 -- 7:30 App 号称目前最强开源大模型, 使用了 Reflection-Tuning技术,能够自我纠错...
- 使用`llama_index.embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbedding`加载Hugging Face模型作为嵌入模型。 - 提供了GPU和CPU两种加载方式,并建议用户在官方文档中查找更替动的API或其他相关资源。 ### 加载本地LLM模型 - 通过继承`llama_index.core.llms.CustomLLM`类,自定义LLM模型加载。 -以`glm-4-9b-chat`为例,...
用通俗易懂的方式讲解:在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型 用通俗易懂的方式讲解:ChatGLM3-6B 部署指南 用通俗易懂的方式讲解:使用 LangChain 封装自定义的 LLM,太棒了 用通俗易懂的方式讲解:基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统 用通俗易懂的方式讲解:Llama2 部署讲解及试用方式 用通俗...
小盒子：提升RAG应用性能：使用智谱AI的GLM-4和Embedding-3模型优化文档检索 小盒子：提速 RAG 应用：用...
用通俗易懂的方式讲解:使用 LangChain 和大模型生成海报文案 用通俗易懂的方式讲解:ChatGLM3-6B 部署指南 用通俗易懂的方式讲解:使用 LangChain 封装自定义的 LLM,太棒了 用通俗易懂的方式讲解:基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统
原文链接:【RAG探索第3讲】LlamaIndex的API调用与本地部署实战 今天是2024年7月5日,星期五,天气晴,北京。 RAG的文章也看不少了,今天给大家带来一个llamaindex的实战。分为两个部分,调用ChatGLM的API来用llamaindex和本地部署qwen1.5使用llamaindex。
LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。
chat_model ="glm-4-flash" emb_model ="embedding-3" 🕑然后,来构建llm,其实任何能用的llm都行。这里自定义一个llm~ fromopenaiimportOpenAI frompydanticimportField# 导入Field,用于Pydantic模型中定义字段的元数据 fromllama_index.core.llmsimport( ...
测算了BF16、Int8和Int4模型在生成2048个token时的平均推理速度(tokens/s)和显存使用。结果如下所示: 1.3 训练需要配置 下面记录7B和14B模型在单GPU使用LoRA(LoRA (emb)指的是embedding和输出层参与训练,而LoRA则不优化这部分参数)和QLoRA时处理不同长度输入的显存占用和训练速度的情况。本次评测运行于单张A100-...