Zhi-guo Huang a5ca4bf26a
1.增加对llama-cpp模型的支持;2.增加对bloom/chatyuan/baichuan模型的支持;3. 修复多GPU部署的bug;4. 修复了moss_llm.py的bug;5. 增加对openai支持(没有api,未测试);6. 支持在多卡情况自定义设备GPU (#664)
* 修复 bing_search.py的typo;更新model_config.py中Bing Subscription Key申请方式及注意事项

* 更新FAQ,增加了[Errno 110] Connection timed out的原因与解决方案

* 修改loader.py中load_in_8bit失败的原因和详细解决方案

* update loader.py

* stream_chat_bing

* 修改stream_chat的接口,在请求体中选择knowledge_base_id;增加stream_chat_bing接口

* 优化cli_demo.py的逻辑:支持 输入提示;多输入;重新输入

* update cli_demo.py

* add bloom-3b,bloom-7b1,ggml-vicuna-13b-1.1

* 1.增加对llama-cpp模型的支持;2.增加对bloom模型的支持;3. 修复多GPU部署的bug;4. 增加对openai支持(没有api,未测试);5.增加了llama-cpp模型部署的说明

* llama模型兼容性说明

* modified:   ../configs/model_config.py
	modified:   ../docs/INSTALL.md
在install.md里增加对llama-cpp模型调用的说明

* 修改llama_llm.py以适应llama-cpp模型

* 完成llama-cpp模型的支持;

* make fastchat and openapi compatiable

* 1. 修复/增加对chatyuan,bloom,baichuan-7等模型的支持;2. 修复了moss_llm.py的bug;

* set default model be chatglm-6b

* 在多卡情况下也支持自定义GPU设备

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Co-authored-by: imClumsyPanda <littlepanda0716@gmail.com>
2023-07-11 19:36:50 +08:00

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Raw Blame History

安装

环境检查

# 首先,确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本
$ python --version
Python 3.8.13

# 如果低于这个版本可使用conda安装环境
$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8

# 激活环境
$ source activate /your_path/env_name
$ pip3 install --upgrade pip

# 关闭环境
$ source deactivate /your_path/env_name

# 删除环境
$ conda env remove -p  /your_path/env_name

项目依赖

# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git

# 进入目录
$ cd langchain-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
$ pip uninstall detectron2

# 检查paddleocr依赖linux环境下paddleocr依赖libX11libXext
$ yum install libX11
$ yum install libXext

# 安装依赖
$ pip install -r requirements.txt

# 验证paddleocr是否成功首次运行会下载约18M模型到~/.paddleocr
$ python loader/image_loader.py

注:使用 langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader 进行非结构化文件接入时,可能需要依据文档进行其他依赖包的安装,请参考 langchain 文档

llama-cpp模型调用的说明

  1. 首先从huggingface hub中下载对应的模型https://huggingface.co/vicuna/ggml-vicuna-13b-1.1/的ggml-vic13b-q5_1.bin建议使用huggingface_hub库的snapshot_download下载。
  2. 将下载的模型重命名。通过huggingface_hub下载的模型会被重命名为随机序列因此需要重命名为原始文件名ggml-vic13b-q5_1.bin
  3. 基于下载模型的ggml的加载时间推测对应的llama-cpp版本下载对应的llama-cpp-python库的wheel文件实测ggml-vic13b-q5_1.bin与llama-cpp-python库兼容,然后手动安装wheel文件。
  4. 将下载的模型信息写入configs/model_config.py文件里 llm_model_dict中,注意保证参数的兼容性,一些参数组合可能会报错.