安装之后,在cmd运行以下命令,下载qwen:14b,下载结束后,自动运行,需要科学上网,不然速度很慢 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...
python:3.10+,torch推荐使用 2.0 及以上的版本。gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。 3.环境搭建: 先拉取Langchain-Chatchat的项目代码 git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖 pip install-r requirements.txt pip install-...
gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。3.环境搭建:先拉取Langchain-Chatchat的项目代码bash 复制代码git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖复制代码 pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_api.txt ...
在上一篇文章当中,我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建,现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面,达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果: 1.知识库启动: 见上一篇文章 2.api接口部署: 在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以修改api的相关端口 API_SERVER ...
部署Qwen-14B 模型 通过LangChain 链式调用访问 LLM 利用Embedding 让 LLM 访问数据 用Streamlit 实现一个 Demo 1.设置环境和安装依赖 Python 环境 首先我们需要准备一个 3.9 以上的 Python 环境运行来 Xinference,建议先根据 conda 官网文档安装 conda。 然后使用以下命令来创建 3.11 的 Python 环境: ...
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langchain_community.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from langchain_community.llms.huggingface_pipeline import HuggingFac...
一、整合Langchain、Chatchat和Qwen Langchain是一个用于构建大型语言模型的框架,它提供了丰富的API和工具,方便我们进行模型训练、评估和部署。Chatchat则是一个基于Transformer的聊天机器人模型,它可以在Langchain的框架下进行训练和部署。Qwen则是一个用于知识问答的搜索引擎,它可以帮助我们快速地从知识库中检索相关信息...
Langchain:Langchain是一个基于自然语言处理(NLP)的开源框架,它提供了丰富的文本处理功能,如实体识别、关系抽取、文本生成等。通过Langchain,我们可以方便地对文本数据进行解析和结构化处理。 Chatchat:Chatchat是一个基于深度学习的聊天机器人框架,它支持多轮对话和上下文理解。Chatchat可以集成到本地知识库中,实现智能...
问题描述 / Problem Description 利用Langchain0.2.10版本调用Qwen-14b-int8模型报错 复现问题的步骤 / Steps to Reproduce 执行 startup.py 问题就出现了 环境信息 / Environment Information langchain-ChatGLM 版本/commit 号:0.2.10 是否使用 Docker 部署(是/否):否
18 - "Qwen-1_8B-Chat", 19 - "openai-api" 19 + "openai-api", 20 + "Qwen-14B-Chat", 21 + "Qwen-7B-Chat", 20 22 ] 21 23 LLM_MODEL_CONFIG = { 22 - # 意图识别不需要输出,模型后台知道就行 23 24 "preprocess_model": { 24 - "zhipu-api": { 25 - "temperatu...