Llama2withlangchain项目详解（一）2023年2月25日，美国Meta公司发布了Llama1开源大模型。随后，于2023年7月18日，Meta公司发布了Llama2开源大模型，该系列包括了70亿、130亿和700亿等不同参数规模的模型。相较于Llama1，Llama2的训练数据增加了40%，上下文长度提升至4096，是Llama1的两倍，并且引入了分组查询注意力机制。具体而言，Llama2大模型在2万亿个标记上进行了训练，并使用了100万个人类标注的数据进行微调，如图17-1所示。图17-1Llama2模型和Llama1模型的比较据测评结果显示，Llama2在包括推理、编码、知
LangChain学习文档流行【LangChain】RetrievalQA【LangChain】对话式问答(ConversationalRetrievalQA)【LangChain】SQL概要本文讲述如何使用SQLDatabaseChain通过SQL数据库回答问题。在底层，LangChain使用SQLAlchemy连接到SQL数据库。因此，SQLDatabaseChain可以与SQLAlchemy支持的任何SQL方言一起使用，例如MSSQL、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、OracleSQL、Databricks和SQLite。有关连接到数据库的要求的更多信息，请参阅SQLA
在windows10下的安装部署参考资料1.LacnChain-Chatchat项目基础环境准备本人使用的是Windows10专业版22H2版本，已经安装了Python3.10，CUDA11.8版本，miniconda3。硬件采用联想R9000P，AMDR75800H，16G内存，RTX30606G。安装依赖#使用conda安装激活环境condacreate-nLangchain-Chatchatpython=3.10condaactivateLangchain-Chatchat#拉取仓库gitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-C
Chinese-LLaMA-Alpaca模型搭建（四）1、简单介绍1.1原版LLaMA模型介绍1.2LoRA权重模型1.3完整版权重模型2、模型搭建2.1直接到huggingface下载转换后的LLaMAhf模型2.2下载原版LLaMA模型，并将原版LLaMA模型转换为HF格式（可跳过，2.1直接用就行）2.2.1源码地址2.2.2源码下载类2.2.3将原版LLaMA模型转换为HuggingFace格式2.3下载并合并LoRA权重，生成全量模型权重更多内容，请期待1、简单介绍中文羊驼模型只是一些LoRA权重模型文件，与原版LLaMA模型合并后就可以生成一个完整模型使用了，在这过程中可以不断训练
前言LargeLanguageModels(LLMs)在2020年OpenAI的GPT-3的发布而进入世界舞台。从那时起，他们稳步增长进入公众视野。众所周知OpenAI的API无法联网，所以大家如果想通过它的API实现联网搜索并给出回答、总结PDF文档、基于某个Youtube视频进行问答等等的功能肯定是无法实现的。所以，我们来介绍一个非常强大的第三方开源库：LangChain。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有2个能力：可以将LLM模型与外部数据源进行连接&允许与LLM模型进行交互。项目地址：https://github.com/langchain-ai
【AI实战】开源中文llama2来了，30分钟搭建130亿参数大模型Llama2-Chinese-13b-Chat简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Llama2-Chinese拉取Llama2-Chinese-13b-Chat模型权重及代码终端测试页面测试安装gradio加载模型并启动服务国内Llama2最新下载地址参考简介Llama22023年7月19日：Meta发布开源可商用模型Llama2。Llama2是一个预训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。LLaMA2的详细介绍可以参考这篇文章：【大模型】更强的LLaMA2来了，开源可商用、与Chat
我正在尝试使用中国耳语算法进行人脸聚类。我已经使用dlib和python为每张脸提取特征并映射到128D向量，如Davisking在https://github.com/davisking/dlib/blob/master/examples/dnn_face_recognition_ex.cpp中所述。.然后我按照那里给出的说明构建了一个图表。我实现了Chinesewhispers算法并应用于此图。谁能告诉我我犯了什么错误？任何人都可以上传使用中国耳语算法进行人脸聚类的python代码吗？这是我的中文耳语代码:importnetworkxasnximportrandomfromrand
一.前言近期，ChatGLM-6B的第二代版本ChatGLM2-6B已经正式发布，引入了如下新特性：①.基座模型升级，性能更强大，在中文C-Eval榜单中，以51.7分位列第6；②.支持8K-32k的上下文；③.推理性能提升了42%；④.对学术研究完全开放，允许申请商用授权。目前大多数部署方案采用的是fastapi+uvicorn+transformers，这种方式适合快速运行一些demo，在生产环境中使用还是推荐使用专门的深度学习推理服务框架，如Triton。本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。二.硬
目录前言LangChain介绍为什么选择LangChainLangChain的结构代理SQLDatabaseAgent数据库模式和资源导入必要的库连接到数据库：设置LLM、工具包和代理执行器：使用自然语言查询数据库：完整代码示例：结论前言在LLM模型还没有特别成熟，像现在这样火爆之前，我们对于数据库的传统理解方式依然还是建立在需要先去学习如如何使用SQL脚本来跟Database进行交互。这将需要花费你大量的时间和精力，而且随着时代的发展，数据库版本的升级迭代和新型的数据库产品的诞生，我们都需要快速的去适应。前几年随着云计算的火热，为了适应市场的需求，我们的产品需要去适配各大主流云厂商的DB产品
开源大模型语言LLaMaLLaMa模型GitHub地址添加LLaMa模型配置启用LLaMa模型LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践（一）LLaMa模型GitHub地址gitlfsclonehttps://huggingface.co/huggyllama/llama-7b添加LLaMa模型配置在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中llm_model_dict添加"llama-7b":{"name":"llama-7b","pretrained_model_name":"/home/user/data/your_path/llama
