欧洲人工智能巨头Mistral AI最近开源Mixtral 8x7b大模型,是一个“专家混合”模型,由八个70亿参数的模型组成。Mistral AI在一篇博客文章(https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/)介绍了Mixtral 8x7b,在许多基准上与GPT-3.5和Llama2 70b相匹配甚至是超越。 下面我们使用LlamaIndex在本地部署一下Mixtral 8x7b...
使用LlamaIndex 本地部署 大模型Qwen, 文本向量模型 Sentence Transformer 准备 conda 创建环境, 隔离包版本和python版本 # 创建环境 conda create -n rag python=3.10 # 激活环境 conda activate rag # 安装依赖 pip install -r requirements.txt 2. 模型下载 huggingface huggingface.co/ modelscope 魔搭 Model...
这是一个著名的“五行代码”起步示例,使用本地 LLM(大语言模型)和嵌入模型。我们将使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 作为嵌入模型,通过 Ollama 服务的 Mistral-7B 作为 LLM。 下载数据 本示例使用 Paul Graham 的文章《What I Worked On》文本。您可以在我们仓库的examples文件夹中找到这篇及其他多个示例。 最简便...
- 概述:虽然文章未具体描述`llama-index`的功能和特性,但可以推断这是一个用于集成不同LLM和Embedding模型,以支持检索增强型生成功能的框架。 ### 加载本地Embedding模型 - 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...
LlamaIndex 是ChatGPT的第三方工具,以前叫GPTIndex,其名称中的llama是羊驼🦙的意思(俗称grass mud horse🦙),从新版本开始不仅支持文本处理,还支持大语言模型的多模态处理功能。 文本处理功能:可以通过LlamaIndex调用ChatGPT分析多种格式的本地文本,比如分析一篇课文,一本教材,一个专题文本库,或者你自己创建的某一...
LlamaIndex中的CustomLLM(本地加载模型) LlamaIndex 中接口基本上调用的是 OpenAI,如果想想调用自定义模型可以吗?答案当然是可以的。经过查找找到了自定义大语言模型的简单抽象基类class CustomLLM(LLM)。 一.CustomLLM(LLM)源码 只要子类必须实现__init__、_complete、_stream_complete和metadata方法...
我们在本地使用大模型的时候,尤其是构建RAG应用的时候,一般会有2个成熟的框架可以使用 LangChain:用开发LLM的通用框架。 LlamaIndex:专门用于构建RAG系统的框架。 选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的,因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情,所以我们这里对这两个框架做一个简单的对比,这样对于选择会有...
我们在本地使用大模型的时候,尤其是构建RAG应用的时候,一般会有2个成熟的框架可以使用 LangChain:用开发LLM的通用框架。 LlamaIndex:专门用于构建RAG系统的框架。 选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的,因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情,所以我们这里对这两个框架做一个简单的对比,这样对于选择会有...
降低使用门槛,用户能快速启动运行本地模型。 LlamaIndex:用来连接大语言模型和外部数据的框架(外部数据指自身领域的特定知识),它将两者结合起来,提升回答的准确性。 安装前的准备 下载ollama ollama官方下载地址 https:///download ,目前最新版是0.4.2。 创建llamaindex conda环境,为后面编码作准备 为啥要用conda呢...
llamaindex整合modelscope本地模型,启动报错Traceback (most recent call last): File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\utils\registry.py", line 211, in build_from_cfg return obj_cls(**args) File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\pipelines...