conda activate langchain-chatchat # 进入入虚拟环境 cd /home/<目录名>/Langchain-Chatchat # 虚拟环境中切换执行路径 python startup.py --all-webui --model-name Qwen1.5-1.8B # 启动 webui,运行指定模型 启动页面 调优好的模型和原模型做问答对比,我主要用的是文件对话和知识库对话。 测试几遍之后效...
3. 编写代码实现langchain-chatchat接入ollama的功能 实际上,langchain-chatchat接入ollama的过程更多是通过配置文件来实现的,而不是直接编写代码。你需要编辑langchain-chatchat的配置文件(通常是model_settings.yaml),将默认使用的LLM和Embedding模型设置为ollama中的模型,并配置ollama的服务地址和端口。例如: yaml #...
验证:在浏览器访问http://192.x.x.53:8000/,出现如下页面,即为运行正常 2、搭建Langchain-Chatchat 2.1下载Langchain-Chatchat 由于计算资源有限,借了另一台笔记本,是Win10,直接下载https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/archive/refs/heads/master.zip 解压相应目录,本文Langchain-Chatchat目录...
Langchain_chatchat的github路径:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 使用vscode快速创建一个venv虚拟环境管理工具 在当前环境下直接下载Langchain-Chatchat的python库 注意:这个只能在Python 3.8-3.11的环境下,不然会报错 Langchain-Chatchat 提供以 Python 库形式的安装方式,具体安装请执行: pip i...
langchain-chatchat使用离线大模型。如果都是Local模式的话,需要占用大量显存,且资源利用不高。所以将大模型服务化提供给这些应用是一个性价比高的办法。将大模型服务化,使用常用的开源工具ollama,。不但解决了大模型需要的一些的环境配置问题,而且使用ollama同时可以使用大模型和嵌入模型。 1.langchain-chatchat使用大...
6、对话历史转换部分,由于ollama不支持通过to_msg_template转换后的格式,但是支持tuple格式,因此根据模型名称判断,如果是ollama模型,改为调用to_msg_tuple方法; 详情可查看PR: 实现了Langchain Chatchat对Ollama的支持 by srszzw · Pull Request #3492 · chatchat-space/Langchain-Chatchat (github.com)...
随着AIGC的发展,AI chat模型的大火,带来的是大量的模型开源,ollama的出现,使得大模型的api调用更加的规范化,Chat-ollama是一个基于Ollama的聊天机器人demo,可以用来快速构建一个基于Ollama的聊天机器人。 因基于Ollama 需要自行搭建,对于Ollama的使用可以参考Ollama官网 ...
a) 基于ollama的langchain-chatchat服务启动成功,可以进行多功能对话,RAG对话和相关知识库管理,可以在知识库管理部分新建知识库添加文件。 b) 显存占用情况,使用大模型对话,Qwen2:7B占用不到5G显存,embedding模型占用1G多一些。 c) 测试各功能之后,其实主要还是使用LLM的chat功能以及对RAG的知识问答功能,有具体需求的...
LangChain 提供了与任何大语言模型均适配的模型包装器(模型 I/0 的功能)分为 模型包装器(LLM) 和聊天模型包装器(Chat Model)。 LangChain 自身并不提供大语言模型而是提供统一的模型接口。模型包装器这种包装方式允许开发者与不同模型平台底层的 API进行交互,从而简化了大语言模型的调用,降低了开发者的学习成本。
在本地部署开源模型，进行模型调优、知识库搭建与对话流程构建，涉及到一系列细致而系统的工作。本文将分别介绍使用LLaMA-Factory、Ollama、Langchain-Chatchat进行模型调优、本地运行以及知识库搭建与对话流程的构建。首先，模型调优是优化模型性能、提升预测准确率的关键步骤。利用LLaMA-Factory，开发者可以按照...