[大模型]配置文件-Langchain-Chatchat-V0.3 (1)
针对Langchain-Chatchat-V0.3版本,对配置文件与模型使用说明,本文建议使用Ollama配合Chatchat使用。使用模型时,Ollama会自动运行该模型,无需单独启动模型。最后,我们询问可以访问知识库的模型,可以得到如下结果。之后就可看到,知识库中已经拥有了这一段记忆。在支持Agent模型中添加你想要的新模型。配置好LLM模型,即可使用基础的对话。Ollama安装方式查看以往教
简述
针对Langchain-Chatchat-V0.3版本,对配置文件与模型使用说明,本文建议使用Ollama配合Chatchat使用。
Ollama安装方式查看以往教程。
[大模型]ollama本地部署自然语言大模型_ollama模型下载后存放位置-CSDN博客
本地配置
nvidia-smi

配置文件
model_settings.yaml
默认使用的模型
# 默认选用的 LLM 名称
DEFAULT_LLM_MODEL: llama3.1
# 默认选用的 Embedding 名称
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: mxbai-enbed-large
在支持Agent模型中添加你想要的新模型
# 支持的Agent模型
SUPPORT_AGENT_MODELS:
- llama3.1
- chatglm3

使用ollama的LLM模型于Embedding模型
使用Ollama配置
模型配置
修改llm_models与embed_models配置,为自己想要使用的模型。
- platform_name: ollama
platform_type: ollama
api_base_url: http://127.0.0.1:11434/v1
api_key: EMPTY
api_proxy: ''
api_concurrencies: 5
auto_detect_model: false
llm_models:
- llama3
embed_models:
- mxbai-embed-large
找到Ollama双击启动
任务栏如下提示表示启动成功。使用模型时,Ollama会自动运行该模型,无需单独启动模型。
使用Xinference配置

启动模型

为chatchat安装客户端模块
pip install xinference-client

模型配置
修改llm_models与embed_models配置,为自己想要的
- platform_name: xinference
platform_type: xinference
api_base_url: http://127.0.0.1:9997/v1
api_key: EMPTY
api_proxy: ''
api_concurrencies: 5
auto_detect_model: true
llm_models:
- chatglm3
embed_models:
- bge-large-zh-v1.5
text2image_models: []
image2text_models: []
rerank_models: []
speech2text_models: []
text2speech_models: []
修改默认使用的模型
# 默认选用的 LLM 名称
DEFAULT_LLM_MODEL: chatglm3
# 默认选用的 Embedding 名称
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-large-zh-v1.5

对话
基础对话
配置好LLM模型,即可使用基础的对话。
知识库对话
创建知识库
选择文件,并点击添加文件到知识库
之后就可看到,知识库中已经拥有了这一段记忆。
最后,我们询问可以访问知识库的模型,可以得到如下结果
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