手把手教你配置本地开源大模型
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作者:
@小白创作中心
手把手教你配置本地开源大模型
引用
CSDN
1.
https://m.blog.csdn.net/qq_21324621/article/details/144022965
随着人工智能技术的快速发展,大模型在各个领域的应用日益广泛。本文将手把手教你如何在Linux系统上部署一套开源大模型及知识库,包括环境准备、安装Langchain-chatchat、部署Xinference以及配置Langchain-chatchat并使用自定义模型的完整步骤。
一、环境准备
1.1 准备Linux系统
1.2 安装Anaconda
Anaconda是一个开源的,专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda可以便捷获取包且对包进行管理。
1.2.1 下载Anaconda安装包
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
1.2.2 安装Anaconda
bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
安装过程中会出现许可协议提示,按 Enter 键查看协议内容,按 Q 键退出查看,然后输入 yes 同意协议。安装路径建议使用默认路径(按 Enter 键确认)。
1.2.3 配置环境变量
使用 vim 指令,手动编辑 .bashrc 文件,在文件末尾添加以下内容:
export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
保存文件后,输入
source ~/.bashrc
1.2.4 验证安装成功
conda --version
1.3 使用Anaconda创建大模型环境
conda create -n chat python=3.10
1.4 进入环境
conda activate chat
二、安装Langchain-chatchat
2.1 创建文件夹并进入
mkdir Langchain-Chatchat
cd /data/llm/Langchain-Chatchat
2.2 下载Langchain-chatchat
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
2.3 安装Langchain-chatchat依赖
2.3.1 安装 Poetry
pip install Poetry
2.3.2 使poetry使用virtualenv python environment
poetry config virtualenvs.prefer-active-python true
2.3.3 查看刚刚poetry设置的信息,输入下面命令打印“true”就说明设置成功:
poetry config virtualenvs.prefer-active-python
2.3.4 进入主项目目录,并安装 Langchain-Chatchat 依赖
cd Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/
poetry install --with lint,test -E xinference
三、部署并使用Xinference
Xorbits Inference(Xinference)是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于各种模型的推理。
3.1 创建文件夹并进入
mkdir xinference
cd /data/llm/xinference
3.2 使用conda命令创建新环境
conda create -nxinference python=3.10
3.3 部署Xinference
pip install "xinference[all]"
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997
3.4 查看日志并进入Xinference前端网站
3.5 进入http://127.0.0.1:9997/
下载想要使用的llm模型和Embedding模型
输入必须配置,并下载模型。
进入运行的模型中可试用此模型。
四、配置Langchain-chatchat并使用自己创建的模型
4.1 查看docs文件夹下文件了解项目信息
4.2 执行以下命令初始化项目配置文件和数据目录:
cd libs/chatchat-server
python chatchat/cli.py init
4.3 修改model_settings.yaml文件
将此处改为想要使用的大模型名称
4.4 启动Langchain-chatchat
python chatchat/cli.py start -a
4.5 查看日志
4.6 进入http://0.0.0.0:8522/访问大模型
到此,本地大模型及知识库部署完毕。
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