Para comenzar con Llama-3 dentro de LocalGPT, sigue estos pasos:

1. Clona el repositorio de LocalGPT haciendo clic en el botón "Code" y copiando la URL. Abre una terminal, navega hasta el directorio deseado y ejecuta git clone <URL>.

2. Crea una carpeta dedicada para el modelo Llama-3, por ejemplo, local-gpt-llama3.

3. Cambia al directorio recién creado usando cd local-gpt-llama3.

4. Crea un entorno virtual usando conda create -n local-three python=3.10 y actívalo con conda activate local-three.

5. Instala los paquetes requeridos ejecutando pip install -r requirements.txt. Esto descargará todos los paquetes necesarios, excepto el paquete Llama CPP.

6. Dependiendo de tu hardware (GPU de Nvidia o Apple Silicon), instala el paquete Llama CPP apropiado usando los comandos proporcionados.

7. Abre el proyecto en Visual Studio Code y activa el entorno virtual en la terminal.

8. Modifica el archivo constants.py para especificar el modelo que quieres usar. Para el modelo Llama-3 sin cuantificar de Meta, proporciona el ID del modelo y mantén el nombre base como None.

9. Si estás usando el modelo Llama-3 con puerta de Meta, deberás iniciar sesión en tu cuenta de Hugging Face usando la CLI de Hugging Face. Sigue las instrucciones para obtener un token de acceso e iniciar sesión.

10. Ejecuta el script ingest.py para ingerir el documento de ejemplo proporcionado con LocalGPT.

11. Inicia la sesión de chat ejecutando python run_local_gpt.py. El modelo se cargará y podrás comenzar a hacer preguntas relacionadas con el documento ingerido.

12. Explora las opciones de plantilla de solicitud en el archivo prompt_template_utils.py y personaliza las solicitudes según sea necesario.

¡Eso es todo! Ahora estás listo para usar Llama-3 dentro del entorno LocalGPT. Disfruta de tu experiencia segura, privada y local con el modelo de lenguaje.

Primero, necesitamos clonar el repositorio. Haz clic en el botón "Code" y copia la URL. Luego, abre una terminal y escribe el siguiente comando para clonar el repositorio:

git clone <repository_url>

A continuación, crearemos una carpeta dedicada para el modelo Lama 3. Puedes llamarla "local-gpt" o algo similar:

mkdir local-gpt
cd local-gpt

Ahora, necesitamos crear un entorno virtual para administrar las dependencias del proyecto. Usaremos conda para esto:

conda create -n local-3 python=3.10

Esto creará un nuevo entorno virtual llamado "local-3" con Python 3.10.

Para activar el entorno virtual, ejecuta:

conda activate local-3

Deberías ver el nombre del entorno virtual en tu indicador de terminal, lo que indica que está activo.

A continuación, necesitamos instalar los paquetes requeridos. Podemos hacer esto ejecutando:

pip install -r requirements.txt

Esto instalará todos los paquetes necesarios, excepto el paquete Lama CPP. Dependiendo de si estás usando una GPU de Nvidia o Apple Silicon, deberás ejecutar un comando diferente para instalar Lama CPP:

Para GPU de Nvidia:

pip install git+https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

Para Apple Silicon:

pip install git+https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git@apple

Una vez que se complete la instalación, estarás listo para comenzar a usar el proyecto Local GPT con el modelo Lama 3.

Para comenzar con Lama 3 dentro de Local GPT, primero necesitamos instalar los paquetes requeridos. Aquí está cómo puedes hacerlo:

1. Clona el repositorio de Local GPT haciendo clic en el botón "Code" y copiando la URL. Luego, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando para clonar el repositorio:

   git clone <repository_url>
   

2. Crea una carpeta dedicada para el modelo Lama 3 cambiando al directorio clonado y creando una nueva carpeta:

   cd local-gpt
   mkdir lama3
   cd lama3
   

3. Crea un entorno virtual usando conda e instala los paquetes requeridos:

   conda create -n lama3 python=3.10
   conda activate lama3
   pip install -r requirements.txt
   

4. Dependiendo de si estás usando una GPU de Nvidia o Apple Silicon, instala el paquete Lama CPP apropiado:

   • Para GPU de Nvidia:

     pip install git+https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
     

   • Para Apple Silicon:

     pip install git+https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git@apple
     

5. Una vez que se complete la instalación, estarás listo para comenzar a usar Lama 3 dentro de Local GPT.

Para configurar el modelo Llama-3 dentro del proyecto Local GPT, sigue estos pasos:

1. Abre el archivo constants.py y localiza las variables model_id y model_base_name.
2. Si estás usando un modelo sin cuantificar, simplemente proporciona el ID del modelo, que es la dirección del repositorio de Hugging Face. Por ejemplo, si quieres usar el modelo Llama-38B, el ID del modelo sería "decapoda-research/llama-38b-hf".
3. Si quieres usar un modelo cuantificado, también necesitarás proporcionar el nombre del archivo .ggf para el nivel de cuantificación específico que quieres usar. Por ejemplo, "decapoda-research/llama-38b-hf-quantized-ggml-q4_0.ggf".
4. Si estás usando la versión de Meta del modelo Llama-3, necesitarás iniciar sesión en tu cuenta de Hugging Face Hub. Puedes hacer esto ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

   hugging-face-cli login
   

   Luego, proporciona tu token de acceso de Hugging Face cuando se te solicite.
5. Una vez que hayas configurado el modelo, puedes proceder a ingerir tus archivos y comenzar a chatear con el modelo usando el proyecto Local GPT.

Para ingerir archivos y preparar la base de conocimiento para Local GPT, sigue estos pasos:

1. Activa el entorno virtual creado anteriormente:

   conda activate local_3
   

2. Ejecuta el script ingest.py para ingerir los archivos:

   python ingest.py
   

   Esto iniciará el proceso de ingestión y dividirá los documentos en fragmentos. De forma predeterminada, utiliza el modelo de incrustación instructor-large, pero puedes cambiar el modelo modificando el archivo constants.py.

3. Si estás usando un modelo con puerta como el modelo Meta Lama 3, deberás iniciar sesión en tu cuenta de Hugging Face usando la CLI de Hugging Face:

   hugging-face-cli login
   

   Proporciona tu token de acceso de Hugging Face cuando se te solicite.

4. Una vez que la ingestión esté completa, puedes comenzar a chatear con los documentos ejecutando el script run_local_gpt.py:

   python run_local_gpt.py
   

   Esto cargará el modelo y te permitirá interactuar con la base de conocimiento.

5. Si quieres usar una plantilla de solicitud diferente, puedes modificar el archivo prompt_template_utils.py. Las plantillas de solicitud disponibles se enumeran en el archivo run_local_gpt.py.

¡Eso es todo! Ahora estás listo para usar Local GPT con el modelo Lama 3 y tus documentos ingeridos.

Para comenzar a chatear con el documento usando LocalGPT, sigue estos pasos:

1. Activa el entorno virtual que creaste anteriormente:

   conda activate local_3
   

2. Ejecuta el comando python run_local_gpt.py para iniciar la interfaz de chat. Esto cargará el modelo y preparará el documento para la interacción.

3. Una vez que se cargue el modelo, puedes comenzar a hacer preguntas relacionadas con el documento. Por ejemplo, puedes preguntar "¿Qué es el ajuste de instrucciones?" para obtener información sobre ese tema del contexto proporcionado.

4. El modelo generará respuestas basadas en el contenido del documento. Las respuestas serán concisas y abordarán directamente la pregunta planteada.

5. Puedes seguir haciendo varias preguntas para explorar el contenido del documento y obtener información a través de la interfaz de LocalGPT.

Recuerda, todo el procesamiento se realiza localmente en tu máquina, lo que garantiza la privacidad y seguridad de tus datos.

Local GPT está en constante evolución, y los mantenedores del proyecto están trabajando en varias nuevas funciones y mejoras emocionantes. Algunos de los avances clave que se avecinan incluyen:

1. Técnicas de recuperación avanzadas: El código base se está reescribiendo para incorporar técnicas de recuperación más avanzadas, como expansión de consultas, expansión de contexto y clasificación. Estas técnicas mejorarán la capacidad del modelo para recuperar y utilizar información relevante de la base de conocimiento, lo que llevará a respuestas más precisas e informativas.

2. Plantillas de solicitud mejoradas: Los mantenedores del proyecto han observado que el uso de la plantilla de solicitud apropiada es crucial para el rendimiento del modelo, especialmente cuando se trabaja con diferentes modelos de lenguaje como Llama 3. Han agregado plantillas de solicitud específicas para Llama 3, Mistral y otros modelos, asegurando que el modelo siga el formato esperado y genere respuestas de alta calidad.

3. Soporte para modelos cuantificados: El equipo del proyecto está explorando formas de utilizar de manera efectiva las versiones cuantificadas de los modelos de lenguaje, que pueden proporcionar mejoras de rendimiento significativas sin comprometer la calidad de las respuestas. Están trabajando para abordar los problemas que han encontrado con el token de fin de secuencia en algunos modelos cuantificados.

4. Capacidades multimodales mejoradas: Las futuras actualizaciones de LocalGPT pueden incluir soporte para entradas multimodales, lo que permitirá a los usuarios interactuar con el modelo utilizando una combinación de texto, imágenes y otros medios. Esto podría permitir interacciones más diversas y atractivas.

5. Soporte ampliado para modelos: Los mantenedores del proyecto planean agregar soporte para una gama más amplia de modelos de lenguaje, incluidos los modelos multilingües, para atender a una base de usuarios más amplia y permitir una mayor diversidad de casos de uso.

6. Mejora de la experiencia del usuario: El equipo se dedica a mejorar la experiencia general del usuario, con planes de introducir funciones como mejores herramientas de visualización, interfaces de línea de comandos más intuitivas y una integración fluida con otras herramientas y plataformas.

7. Curso avanzado sobre generación con recuperación aumentada: El mantenedor del proyecto está trabajando actualmente en un curso en profundidad que cubrirá técnicas avanzadas para la generación con recuperación aumentada, incluidos los próximos avances en LocalGPT. Este curso proporcionará una comprensión integral de estas técnicas y sus aplicaciones prácticas.

Estén atentos a las próximas actualizaciones y avances en LocalGPT, ya que el proyecto continúa evolucionando y brindando a los usuarios una herramienta poderosa y versátil para interactuar con sus documentos de manera segura, privada y eficiente.

El video proporciona una guía completa sobre cómo comenzar con Lama 3 dentro del proyecto Local GPT. Cubre los pasos necesarios, incluida la clonación del repositorio, la configuración de un entorno virtual, la instalación de los paquetes requeridos y la configuración de los ajustes del modelo. El video también demuestra cómo interactuar con el modelo y hacer preguntas relacionadas con el documento proporcionado.

Los aspectos clave de la sección son:

• Instrucciones detalladas sobre la configuración del entorno local para la integración de Lama 3
• Explicación de las opciones de configuración del modelo, incluido el uso de modelos sin cuantificar y cuantificados
• Demostración de la interacción con el modelo y la realización de preguntas basadas en el documento proporcionado
• Mención de las próximas actualizaciones y técnicas avanzadas que se agregarán al código base de Local GPT
• Recomendación de suscribirse para futuros videos sobre el uso de la versión Grok de Lama 3 dentro de Local GPT

En general, la sección proporciona una guía concisa e informativa para que los usuarios comiencen con Lama 3 dentro del proyecto Local GPT.