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从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型,本地知识库(完结篇)

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chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC(一)

一、背景及目标在ChatGPT爆火之后,我对AI技术也开始关注,一是出于好奇,而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态,开始魔法上网使用chatgpt,然后尝试调用openai的开放接口,搭建了一个自己的chat网站,后来由于免费的token用完了,以及openai对中国的不开放态度,遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后,突然发现一个神奇的网站,https://huggingface.co(开源模型发布平台,类似于github,当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的)。在huggingface上

离线AI聊天清华大模型(ChatGLM3)本地搭建指南

随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型,作为其中的佼佼者,为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型,实现离线AI聊天功能。一、前置准备在开始搭建之前,您需要准备以下物品:一台性能良好的计算机,建议配置至少8GB内存和2GB显存的显卡。安装Python3.8或更高版本。安装必要的Python库,如torch、transformers等。下载ChatGLM3模型文件。二、安装依赖在搭建过程中,您需要使用到一些Python库。您可以通过以下命令安装这些库:pip install torch tra

一些安装AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI常遇到的错误消息的解决方式

确保电脑符合StableDiffusion的系统需求1.电脑硬件需求最低配备建议配备注解显卡(GPU)GTX1050TiRTX3060Ti支持的显卡芯片有Nvidia/AMD/IntelArc/AppleM。显卡显存(VRAM)4GB8GB显卡的VRAM最低要4GB才不会算到一半内存不足,若要训练模型就得8GB以上了。内存(RAM)8GB16GB保存空间20GB,最好是SSD处理器(CPU)x86架构的Intel或AMD处理器皆可。若为Mac电脑建议使用搭载M系列芯片的机型网络连接可以正常连接到Github和Youtube的网络要生成512x512的图,显卡VRAM在4GB以下的很容易遇到内存

【小沐学Python】Python实现WebUI网页图表(gradio)

文章目录1、简介2、安装3、基本测试3.1入门代码3.2组件属性3.3多个输入和输出组件3.4图像示例3.5聊天机器人3.6模块:更灵活、更可控3.7进度条结语1、简介https://www.gradio.app/Gradio是用友好的网络界面演示机器学习模型的最快方法,因此任何人都可以在任何地方使用它!Gradio与他人共享机器学习模型、API或数据科学工作流程的最佳方法之一是创建一个交互式应用程序,允许您的用户或同事在浏览器中尝试演示。Gradio允许您构建演示并共享它们,所有这些都使用Python。通常只需几行代码!让我们开始吧。使用gradio,只需在原有的代码中增加几行,就能自动化生

Stable-diffusion-WebUI 的API调用(内含文生图和图生图实例)

前情提要在之前尝试使用Diffusers库来进行stable-diffusion的接口调用以及各种插件功能实现,但发现diffusers库中各复杂功能的添加较为麻烦,而且难以实现对采样器的添加,safetensors格式模型的读取。在官网上找到了webui有专门的api接口,能够极大方便我们进行类似webui界面的api调用。diffusers文档webui项目官网webuiAPI说明webui项目部署这种调用webui自带的api的方法需要先将webui运行起来,无论是自己从官网配置的webui,还是各类启动器一键启动的都是可以的。(我使用的为一键启动包,较为简单)一键启动包教程如果是自己配

ChatGLM Java SDK:智谱 AI 通用语言模型 Zhipu ChatGLM Java SDK

智谱清言AI通用大语言模型ChatGLMJavaSDK-Github此项目是由Java的JDK11的长期版本开发,设备环境需要JDK>=11🚩当前ChatGLMJavaSDK最新为0.1.1Beta版本。JavaMavenDependency(BlueChatGLM)调用top.pulselinkbluechatglm0.1.1-BetaJavaGradle(BlueChatGLM)调用implementationgroup:'top.pulselink',name:'bluechatglm',version:'0.1.1-Beta'Javasbt(BlueChatGLM)调用libraryD

本地部署Stable Diffusion WebUI

官网StableDiffusion在线Github上的StableDiffusionWebUI提醒一下:下面实例讲解是在Mac系统演示的;一、环境所需资源PythonPycharmAnacondastable-diffusion-webui项目代码注意事项python版本一定要3.10+,最好是3.10.6版本的。StableDiffusionWebUI在Github中README文档里建议如下图:Installation-on-Intel-Silicon文档如果选择Anaconda创建Python环境,则不需要单独下载Python安装二、环境搭建教程Python安装PyCharm安装Anac

【Langchain+Streamlit】打造一个旅游问答AI

    利用Langchain+Streamlit打造一个交互简单的旅游问答AI机器人,如果你有openai账号,可以按照如下的网址直接体验,如果你没有的话可以站内私信博主要一下临时key体验一下:    产品使用传送门—— http://101.33.225.241:8501/    这里有演示效果和代码讲解的视频传送门——【Langchain+Streamlit】超简单旅游问答AI(代码共享&账号分享)_哔哩哔哩_bilibili    github传送门—— GitHub-jerry1900/langchain_qabot:用langchain,streamlit实现的简单问答机器人,只

Elasticsearch:使用 LangChain 文档拆分器进行文档分块

使用Elasticsearch嵌套密集向量支持这个交互式笔记本将:将模型“sentence-transformers__all-minilm-l6-v2”从HuggingFace加载到ElasticsearchMLNode中使用LangChain分割器将段落分块成句子,并使用嵌套密集向量将它们索引到Elasticsearch中执行搜索并返回包含最相关段落的文档依赖关系在本笔记本中,我们将使用Langchain和Elasticsearchpython客户端。我们还需要一个正在运行的Elasticsearch实例,并在其中部署了ML节点和模型。python3-mpipinstall-qUlangc