LangChain和ChatGLM-6B快速部署教程

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2023-12-08 16:26:15

LangChain和ChatGLM-6B快速部署教程

工欲善其事，必先利其器。首先我们先介绍一下这两个框架是做什么的。LangChain是一个开源的应用开发框架，目前支持Python和TypeScript两种编程语言。它赋予LLM两大核心能力：数据感知，将语言模型与其他数据源相连接；代理能力，允许语言模型与其环境互动。LangChain的主要应用场景包括个人助手、基于文档的问答、聊天机器人、查询表格数据、代码分析等。ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组发布的一个开源的对话机器人。根据官方介绍，这是一个千亿参数规模的中英文语言模型。并且对中文做了优化。本次开源的版本是其60亿参数的小规模版本，约60亿参数。该模型的基础模型是GLM（GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling），是一个千亿基座模型。

那么两者结合起来，就会发生神奇的化学反应。打造自己的GPT和知识库！下面看具体的教程：

快速部署

登录UCloud控制台（https://console.ucloud.cn/uhost/uhost/create)，机型选择“GPU型”，“V100S”，CPU及GPU颗数等详细配置按需选择。最低推荐配置：10核CPU32G内存1颗V100S。镜像选择“镜像市场”，镜像名称搜索“ChatGLM-6B”，选择该镜像创建GPU云主机即可。
GPU云主机创建成功之后，登录GPU云主机。
确定环境：首先，确信你的机器安装了Python3.8及以上版本，python--version如果版本达不到，需要升级对应的python版本。
项目依赖#拉取仓库$gitclonehttps://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git#进入目录$cdlangchain-ChatGLM#项目中pdf加载由先前的detectron2替换为使用paddleocr，如果之前有安装过detectron2需要先完成卸载避免引发tools冲突$pipuninstalldetectron2#检查paddleocr依赖，linux环境下paddleocr依赖libX11，libXext$yuminstalllibX11$yuminstalllibXext#安装依赖$pipinstall-rrequirements.txt#验证paddleocr是否成功，首次运行会下载约18M模型到~/.paddleocr$pythonloader/image_loader.py
执行脚本体验WebUI或命令行交互执行cli_demo.py脚本体验指令命令交互：$pythoncli_demo.pybug解决：protobuf版本可能报错，根据提示调整版本。或者执行webui.py脚本体验Web交互$pythonwebui.py或者执行api.py利使用fastapi部分API$pythonapi.py或者成功部分分API后，执行以下脚踏实地体验于VUE的前端页面$cdviews$pnpmi$npmrundevVUE前端界面如下图所示：
效果展示可以看到，基础的模型已经能够解决我们一部分的问题。
多种玩法可以切换各种模型。可以选择测试模式可以上传自己的知识库。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-22304.html

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关键词

LangChain ChatGLM-6B 对话机器人 GPU云主机 Python TypeScript

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