长沙网站优化怎么做,flash企业网站,centos7系统做网站,信息流优化师前景LangChain-ChatGLM在WIndows10下的部署
参考资料
1、LangChain ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库中的LangChain ChatGLM2-6B 构建知识库这一节#xff1a;基本的逻辑和步骤是对的#xff0c;但要根据Windows和现状做很多调整。
2、没有动过model_config.py中的“LORA_MOD…LangChain-ChatGLM在WIndows10下的部署
参考资料
1、LangChain ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库中的LangChain ChatGLM2-6B 构建知识库这一节基本的逻辑和步骤是对的但要根据Windows和现状做很多调整。
2、没有动过model_config.py中的“LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN”这一项内容却报错对报错“LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN”提供了重要解决思路虽然还不是完全按文中的方式解决的。
3、[已解决ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘e:\anaconda\install_r])(https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/127078460)
解决方案
一、下载源码
采用git clone方式一直不成功建议直接到github上搜索langchain-chatglm在https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM页面点击“CODE”-点击“Download ZIP”直接下载源码然后将文件夹改为名LangChain-ChatGLM放到D:\_ChatGPT\langchain-chatglm_test目录下
二、安装依赖
1、进入Anaconda Powershell Prompt
2、进入虚拟环境
conda activate langchain-chatglm_test3、进入目录
cd D:\_ChatGPT\langchain-chatglm_test\langchain-ChatGLM4、安装依赖
pip install -r requirements.txt --user
pip install peft
pip install timm
pip install scikit-image
pip install torch1.13.1cu116 torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html三、下载模型
3.1、下载chatglm2-6b模型
1、进入Anaconda Powershell Prompt
2、创建保存chatglm2-6b的huggingface模型的公共目录。之所以创建一个公共目录是因为这个模型文件是可以被各种应用共用的。注意创建目录所在磁盘至少要有30GB的空间因为chatglm2-6b的模型文件至少有23GB大小。并进入该目录
mkdir -p D:\_ChatGPT\_common
cd D:\_ChatGPT\_common3、安装 git lfs
git lfs install4、在这里下载chatglm2-6b的huggingface模型文件。
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b5、下载完成后将模型文件的目录名改为chatglm2-6b因为Windows下目录如果有减号后续应用处理会出错。
6、如果之前已下载该模型则不必重复下载。
3.2、下载text2vec模型
1、进入Anaconda Powershell Prompt进入公共目录
cd D:\_ChatGPT\_common2、安装 git lfs
git lfs install3、在这里下载text2vec的huggingface模型文件。
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese4、下载完成后将目录改为text2vev因为Windows下目录如果有减号后续应用处理会出错。
四、参数调整
4.1、model_config.py文件
1、进入configs目录修改其下的model_config.py文件 对embedding_model_dict的参数
embedding_model_dict {...text2vec: rD:\_ChatGPT\_common\text2vec,...
}修改llm_model_dict参数。
llm_model_dict {...chatglm-6b: {...pretrained_model_name: rD:\_ChatGPT\_common\chatglm2_6b,...},...
}将LLM_MODEL的值做修改
LLM_MODEL chatglm2-6b4.2、loader.py文件
1、进入modes\loader目录修改loader.py文件
2、在if LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN:前加一句LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN False如下所示 if torch.cuda.is_available() and self.llm_device.lower().startswith(cuda):# 根据当前设备GPU数量决定是否进行多卡部署num_gpus torch.cuda.device_count()if num_gpus 2 and self.device_map is None:# if LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN is not None:LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN Falseif LORA_MODEL_PATH_BAICHUAN:3、在每一个mode XXX.from_pretrained(XXX)后面加上.quantize(8).cuda()对模型进行量化否则加载会报内存不够的错误。
五、启动
1、关闭fanqiang软件 2、运行如下命令
python .\webui.py3、访问http://localhost:7860
六、上传文档进行问答
1、在http://localhost:7860界面在请选择要加载的知识库选择samples。
2、向知识库中添加一个文件点击上传文件并加载等待几分钟以后模型完成训练即可针对上传的文件进行问答。
