这是一个创建于 918 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
利用 langchain + ChatGLM-6B 开发了可以基于本地文件内容进行对话的应用，具体形式类似 chatpdf 等利用 chatgpt API 与文件对话的应用。
实现过程中 embedding 与 LLM 模型均使用开源 HuggingFace 模型，因此可在下载模型参数文件后进行离线部署。
 | 1 perfectar 2023-04-06 08:45:51 +08:00 不错，顶一个！ |
 | 2 1r5b6rRCaViA78f6 2023-04-06 09:01:10 +08:00 via Android 感谢分享～ |
 | 3 daddyLi 2023-04-06 09:03:00 +08:00 顶，已 star |
 | 4 hellojay 2023-04-06 09:06:31 +08:00 如果要本地跑起来这个 LLM ，大概需要的配置能说下吗 |
 | 5 infinityv 2023-04-06 09:11:28 +08:00 via iPhone 是不是类似 gpt index |
 | 6 littlepanda0716 OP @infinityv 之前有考虑用 gpt index 做实现，但是后面发现 gpt index 不太灵活，就直接利用 langchain 做实现了，本质上类似于用 gpt index 做的应用。 |
 | 7 littlepanda0716 OP @hellojay LLM 方面占用资源可以参考 ChatGLM 硬件需求： https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/README.md#%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E9%9C%80%E6%B1%82 embedding 模型在本项目中选用 GanymedeNil/text2vec-large-chinese ，在 GPU 上运行时约需要 3GB 显存，也可修改为 CPU 上运行或替换为其他 huggingface 中的 embedding 模型 |
 | 8 elppa 2023-04-06 09:44:51 +08:00 不错，顶一个，电脑配置要求多少 ？ |
 | 9 WEAlex 2023-04-06 10:55:18 +08:00 这个是可以训练本地专业方向知识的模型？没看到哪里可以学习本地知识的地方呢 |
 | 10 uilvn 2023-04-06 12:59:55 +08:00  1 已 star |
 | 11 cwyalpha 2023-04-06 13:05:20 +08:00 via iPhone 是不是理论上 colab 也行 |
| 12 uilvn 2023-04-06 13:36:22 +08:00 @littlepanda0716 在 colab 上运行失败了，装载模型时内存容量超过 12G 被干掉了。有 colabPro 的兄弟可以试试 |
 | 13 niuzhuang 2023-04-06 21:17:03 +08:00 很棒，关注了 |
| 14 littlepanda0716 OP @WEAlex 不是再训练 是利用本地文档+embedding 构建索引，然后用问句语义到索引中匹配相近段落，再把段落作为上下文和问题一起提供给 llm |
| 15 littlepanda0716 OP @elppa chatglm 硬件需求可参考 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E9%9C%80%E6%B1%82 除此之外 embedding 如果也在 gpu 上运行也需要 3G 左右的显存 |
| 16 littlepanda0716 OP @uilvn @cwyalpha 可以参考 github.com/THUDM/ChatGLM-6B#%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E9%9C%80%E6%B1%82 选择适合显存资源的模型，除此之外 embedding 模型目前选用占用 3G 显存的版本，可以替换为其他小模型。 |
| 17 littlepanda0716 OP |
 | 18 superbai 2023-05-22 17:04:12 +08:00 歪个楼，请问 github readme 里的流程图是用什么画的呀 |
 | 19 kanchi240 2023-06-14 16:22:00 +08:00 |
Select Language