一、模型&环境介绍
1. ChatGLM
- github 地址:https://github.com/THUDM
- 模型地址:https://huggingface.co/THUDM
2. m3e
3. text2vec
4. Langchain-Chatchat
5. Python (建议Python 版本 3.8.1 - 3.10)
6. torch
- 安装官网:https://pytorch.org/
7. conda
二、安装
作者本人电脑环境是:
- Windows 10
- Intel 处理器
- N卡 3060Ti 12G
1. 建议先安装 conda (也可以不使用 conda )
2. 安装后为 conda 设置清华源
- 长期切换通道,推荐生成.condarc文件后手动编辑文件内容,而不是通过命令行一个一个添加channel
- .condarc文件默认不生成,运行一下命令就可以在用户目录下生成:conda config –set show_channel_urls yes
- 在.condarc文件中复制以下内容(找不到该文件的可以conda info看看"user config file"的路径)
# This is a sample .condarc file.
# It adds mirror-channel(Tsinghua University) of anaconda and enables
# the show_channel_urls option.
# channel locations. These override conda defaults, i.e., conda will
# search *only* the channels listed here, in the order given.
# Use "defaults" to automatically include all default channels.
# Non-url channels will be interpreted as Anaconda.org usernames
# (this can be changed by modifying the channel_alias key; see below).
# The default is just 'defaults'.
channels:
- defaults
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
# Show channel URLs when displaying what is going to be downloaded
# and in 'conda list'. The default is False.
show_channel_urls: true
# For more information about this file see:
# https://conda.io/docs/user-guide/configuration/use-condarc.html
- 然后conda clean -i 清除索引缓存
3. git 和 git lfs 安装
- 确保机器安装了 git 环境:https://git-scm.com/
- 因为模型过大,需要安装 lfs 支持:
git lfs install
4. 下载 ChatGLM2-6B 模型到本地,要根据自己的显卡显存下载合适的模型,比如作者本人需要下载 chatglm2-6b-32k-int4 或 int8(若显存小于13G)
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k /your_path/chatglm2-6b
注意:由于模型较大,下载经常会失败,需要根据 git 提示,重试多次。
5. 下载 m3e 或 text2vec 模型到本地
git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base /your_path/m3e
6. 下载并配置 Langchain-Chatchat
- 下载 Langchain-Chatchat 到本地:
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/tags
,建议下载稳定 tag 版本,要不然一堆坑。 - git clone 或是下载 zip 解压到本地
- cd 到 Langchain-Chatchat 目录下,使用清华源安装:
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
- 默认安装的 torch 是 cpu 版本,我们需要安装 gpu 版本,否则模型在你 cpu 上跑,卡死。
可以通过pip list
查看 torch 的安装版本,或者在 python 环境通过以下命令判断:
import torch
print(torch.__version__) # 2.0.1+cu117 ,带 +cu117 类似格式的,表示装的 gpu 版本 ,不带这种格式的默认是 cpu 版本
print(torch.cuda.is_available()) # True 表示支持 gpu ,False 的话将使用 cpu
- 安装好显卡驱动, 安装 cuda 支持
- 由于网络的关系,建议去 https://pytorch.org/ 官网下载 gpu 版本的 torch .whl,然后本地使用 pip install
安装好通过上述的两种方式检查 torch 是否支持 gpu - 上述步骤搞定好,开始 Langchain-Chatchat 的配置,详细参数配置可参考 Langchain-Chatchat 官方的 wiki
a. 将chatglm 和 m3e 配置到 model_config.py
b. 修改 server_config.py 配置 - 在 Langchain-Chatchat 目录下,调用命令初始化本地数据库:
python init_database.py --recreate-vs
- 使用
python startup.py --all-webui
启动 web ui 页面
三、自定义知识库
。。。
标签:cn,ChatGLM,Langchain,Chatchat,conda,https,edu From: https://www.cnblogs.com/qiyer/p/17730888.html