Max Tokens是指一次返回的最大Token数量(可以理解为文本长度),请根据实际需求和模型支持的能力进行填写。 【ChatGPT设置】 在本窗口可以直接填写模型信息 但笔者更建议点击【读取模型】按钮,进行模型信息存档和选择: 点击【新增】按钮可以添加API信息,以阿里千问模型为例:模型名称:qwen-long / qwen-max 等支持的...
Max Tokens是指一次返回的最大Token数量(可以理解为文本长度),请根据实际需求、模型支持、和本机硬件能力进行填写。 【ChatGPT设置】 在本窗口可以直接填写模型信息 但笔者更建议点击【读取模型】按钮,进行模型信息存档和选择: 点击【新增】按钮可以添加API信息,以阿里千问模型为例: 模型名称:qwen-long / qwen-max ...
在官网Download AnythingLLM for Desktop下载应用程序,打开之后设置LLM首选项,在ollama下面可以找到刚才下载的模型文件,注意此处还可以修改Max Tokens数。不同的模型有不同的适用参数,AnythingLLM暂时还不能自动适配推荐,因此需要额外进行搜索,比如llama3:8b-instruct-q8_0模型的Max Tokens为8192。 在首次尝试Chat功能时,...
max_tokens: Optional[int] = None stream: bool = False class ChatCompletionResponseChoice(BaseModel): index: int message: ChatCompletionMessage finish_reason: Finish class ChatCompletionResponseStreamChoice(BaseModel): index: int delta: ChatCompletionMessage finish_reason: Optional[Finish] = None class...
MAX_TOKENS: #LLM通用对话参数 TEMPERATURE: 0.7 #支持的Agent模型 SUPPORT_AGENT_MODELS: chatglm3-6b glm-4 openai-api Qwen-2 qwen2-instruct gpt-3.5-turbo gpt-4o #LLM模型配置,包括了不同模态初始化参数。 #model如果留空则自动使用 DEFAULT_LLM_MODEL ...
/set parameter num_predict <int> Max number of tokens to predict /set parameter top_k <int> Pick from top k num of tokens /set parameter top_p <float> Pick token based on sum of probabilities /set parameter num_ctx <int> Set the context size ...
Bug Description So I'm using Ollama along with llamaindex. I followed the tutorial and docs and everything works fine until I try to edit the parameters like max_new_tokens. This is the code I'm using: from llama_index.llms.ollama import...
global_search:max_tokens:5000 第四步、运行 GraphRAG 构建知识图谱索引 构建知识图谱的索引需要一定的时间,构建过程如下所示: —4— 修改源码支持本地部署大模型 接下来修改源码,保证进行 local 和 global 查询时给出正确的结果。 第一步、修改成本地的 Embedding 模型 ...
容量不足矣运行当前选择的模型时,就会自动把负载平均分配给两张显卡,可以看到两张RTX 4070 Ti SUPER的显存都占用了12GB,GPU负载也是50%左右,实际上如果凑够48GB显存的话就能跑70/72B的模型,你可以选择两张RTX 4090或RTX 3090,也可选择三张16GB显存的显卡,实际上我们此前评测的影驰RTX 4060 Ti无双MAX显卡就非常...
( messages=messages, max_tokens=500, stream=False ) # Extract the generated response text using dataclass attributes generated_text = "" if response and response.choices: generated_text = response.choices[0].message.content # Update chat history if including history if include_history:...