其中$pretrained_model,不是指的SDwebUI左上角的模型路径,而是这次训练lora模型主要参考的模型。 存放位置一般为..\lora-scripts\sd-models\ 这里我们需要去准备一个模型放在这个路径中,推荐直接复制SD中的主模型过来改个名字。 注意,经过群友大量测试,推荐使用SD1.5模型作为lora丹底。 下载链接:https://huggingface...
搭建一个本地知识库,会涉及到三个关键: LLM Model,大语言模型。它负责处理和理解自然语言。 Embedding Model,嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。 Vector Store,向量数据库,专门用来高效处理大规模向量数据。 下载之后开始进入注册和配置阶段,开始之前请确保olla...
"EndPoint":"http://localhost:11434/", "ChatModel":"qwen2:7b", "EmbeddingModel":"nomic-embed-text:v1.5" } 在这里,Key是你的 API 密钥,可以随意设置(此示例使用了“123”)。EndPoint是 Ollama 运行这个模型的本地地址。根据你的具体环境,11434端口可能需要根据上次运行情况确认。 第五部分:运行与测试...
插件设置：设置插件时，选择 OLLAMA 作为默认模型，Embedding Model 同样设置为 ollama。Ollama Model 的选择取决于用户下载的模型，如果需要快速响应，推荐使用 qwen 1.8 b 模型。本地地址：Ollama Base URL 设置为 http://localhost:11434 环境变量设置 文章指导用户如何在Obsidian插件中添加环境变量 OLLAMA_ORIGIN...
ollama提供的llm model(Large Language Model)和Embedding model服务在知识库构建中扮演着重要的角色。llm model能够处理自然语言文本,提供文本生成、理解等功能;而Embedding model则能够将文本转化为向量表示,便于进行文本之间的相似度计算和聚类等操作。 三、GraphRAG结合ollama模型构建本地知识库 1. 数据准备 首先,我...
, "model": "text-embedding-ada-002"}' \ http://localhost:5000/v1/embeddings ChatTool 最后是调用 API 的工具,ChatTool(github.com/cubenlp/chat),基于 API 的封装,支持多轮对话,异步处理数据等。 安装环境: pip install chattool 配置环境变量: export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx...
下载demo LLM 和 Embedding 模型(仅供参考) wget https://huggingface.co/skeskinen/ggml/resolve/main/all-MiniLM-L6-v2/ggml-model-q4_0.bin -O models/bert wget https://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-j.bin -O models/ggml-gpt4all-j ...
插件设置:设置插件时,选择 OLLAMA 作为默认模型,Embedding Model 同样设置为 ollama。Ollama Model 的选择取决于用户下载的模型,如果需要快速响应,推荐使用 qwen 1.8 b 模型。 本地地址:Ollama Base URL 设置为 http://localhost:11434 环境变量设置
"GraphOpenAI": {"Key":"123","EndPoint":"http://localhost:11434/","ChatModel":"qwen2:7b","EmbeddingModel":"nomic-embed-text:v1.5"} 在这里,Key是你的 API 密钥,可以随意设置(此示例使用了“123”)。EndPoint是 Ollama 运行这个模型的本地地址。根据你的具体环境,11434端口可能需要根据上次运行情况...