本地部署开源大模型的完整教程LangChain + Streamlit+ Llama

本地部署开源大模型的完整教程 LangChain + Streamlit+ LLaMA 本教程旨在指导开发人员如何在本地部署开源的大型语言模型（LLM），并使用LangChain、Streamlit和LLaMA等工具来创建交互式应用程序。以下是教程中涉及到的主要知识点： 一、LangChain LangChain是一个免费的框架，用于连接多个模块的组件，以创建应用程序。它改变了广泛应用的开发过程，包括聊天机器人、生成式问答（GQA）和摘要。LangChain能够使用大部分的LLM来创建应用程序。 二、LLaMA LLaMA是一个由Meta AI设计的大型语言模型，拥有70亿到650亿个参数的模型集合，是目前最全面的语言模型之一。LLaMA模型可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。 三、GGML GGML是一个用于机器学习的张量库，允许在CPU或CPU+GPU上运行LLM。GGML定义了用于分发大型语言模型的二进制格式，并使用量化技术来降低模型的权重精度，以减少使用模型所需的资源。 四、量化 量化是降低表示权重精度的过程，以减少使用模型所需的资源。GGML支持许多不同的量化策略（例如4位、5位和8位量化），每种策略在效率和性能之间提供不同的权衡。 五、Streamlit Streamlit是一个用于构建数据科学和机器学习应用程序的开源Python库。它旨在使开发人员能够以简单快速的方式构建交互式应用程序，无需繁琐的前端开发。Streamlit提供了一组简单的API，用于创建具有数据探索、可视化和交互功能的应用程序。 六、本地部署LLaMA 为了在本地运行LLaMA，需要考虑内存和磁盘空间的限制。我们可以使用最小版本的LLaMA，也就是LLaMA 7B，它提供了很好的语言处理能力。然后，我们使用GGML格式的本地模型，直接从Hugging Face Models存储库下载bin文件，并将文件移动到根目录下的models目录中。 七、使用LLaMA-CPP-Python 为了使用LLaMA模型，我们需要使用 llama-cpp-python，这是LLaMA的Python绑定，它在纯C/C++中充当LLaMA模型的推理。cpp的主要目标是使用4位整数量化来运行LLaMA模型，以充分利用LLaMA模型的速度优势和4位整数量化的优势。 八、测试和部署 在开始LangChain集成之前，我们需要测试我们的LLaMA模型，保证其在本地可用。然后，我们可以使用LangChain和Streamlit来创建交互式应用程序，并部署到生产环境中。 本教程提供了一个完整的指南，指导开发人员如何在本地部署开源的大型语言模型，并使用LangChain、Streamlit和LLaMA等工具来创建交互式应用程序。