AI大模型全套教程(LLM+RAG+Langchain+国产大模型ChatGLM-4+NLP新模型Transformer+DeepSeek部署)-马士兵 马士兵官方账号 18.3万 666 04:50 普通用户就不要跟风自己本地部署Deep Seek等大模型了,用好提供的工具即可。 凤希绮梦阁 10.0万 52 00:38 DeepSeek+KIMI 3分钟搞定完美PPT 保姆级教程 黑咪西米露...
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index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=baai_embedding) chatglm = ChatZhiPuAI(model_name="glm-4")query_engine= index.as_query_engine(llm=chatglm) response = query_engine.query("你的问题") print(response) (2)在test的同等目录下创建一个data文件夹用于存放加载的数据,...
# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
}# 主函数入口if__name__ =='__main__':# 加载预训练的分词器和模型# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(# "/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat",# torch_dtype=...
为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部...
model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-6b", device_map='auto', trust_remote_code=True) ChatGLM 支持 streaming 的方式生成文本,代码片段如下: def summarize_generate(): history = [] response = "" pre_response = None for idx, (response, history) in enumerate(model.stream_chat(tokenize...
其中用到的向量和LLM模型,闭源一般使用openai ada 002 + chatgpt。开源中文测的则比较稀缺,常见的如simbert/text2vec + chatglm v1 6b等。 大体的一个流程图如下: 图片来自:https://www.promptingguide.ai/research/rag 3. S2 高级RAG ...
其中用到的向量和LLM模型,闭源一般使用openai ada 002 + chatgpt。开源中文测的则比较稀缺,常见的如simbert/text2vec + chatglm v1 6b等。 大体的一个流程图如下: 图片来自:https://www.promptingguide.ai/research/rag S2 高级RAG S2阶段横跨23年整年的时间,大体上可以分为模型测和策略测。
相较于ChatGLM、Baichuan等开源大模型,Qwen-chat具有更少的幻觉,更适用于大模型检索增强生成的模式。在RAG场景下,幻觉主要体现在跳脱知识片段回答问题上,即回答的答案并不出现在增强的知识片段中。模型对于未知答案的拒绝能力也属于这个范畴。对于参数量不够大的模型,可以考虑通过适量数据的微调来提升模型在问答场景的...