Per iniziare con Llama-3 all'interno di LocalGPT, segui questi passaggi:

1. Clona il repository di LocalGPT facendo clic sul pulsante "Code" e copiando l'URL. Apri un terminale, naviga nella directory desiderata e esegui git clone <URL>.

2. Crea una cartella dedicata per il modello Llama-3, ad esempio local-gpt-llama3.

3. Passa alla directory appena creata utilizzando cd local-gpt-llama3.

4. Crea un ambiente virtuale utilizzando conda create -n local-three python=3.10 e attivalo con conda activate local-three.

5. Installa i pacchetti richiesti eseguendo pip install -r requirements.txt. Questo scaricherà tutti i pacchetti necessari, ad eccezione del pacchetto Llama CPP.

6. A seconda del tuo hardware (GPU Nvidia o Apple Silicon), installa il pacchetto Llama CPP appropriato utilizzando i comandi forniti.

7. Apri il progetto in Visual Studio Code e attiva l'ambiente virtuale nel terminale.

8. Modifica il file constants.py per specificare il modello che vuoi utilizzare. Per il modello Llama-3 non quantizzato di Meta, fornisci l'ID del modello e mantieni il nome base come None.

9. Se stai utilizzando il modello Llama-3 con gate di Meta, dovrai effettuare l'accesso al tuo account Hugging Face utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Hugging Face. Segui le istruzioni per ottenere un token di accesso e accedi.

10. Esegui lo script ingest.py per acquisire il documento di esempio fornito con LocalGPT.

11. Avvia la sessione di chat eseguendo python run_local_gpt.py. Il modello verrà caricato e potrai iniziare a porre domande relative al documento acquisito.

12. Esplora le opzioni del modello di prompt nel file prompt_template_utils.py e personalizza i prompt come necessario.

Ecco fatto! Ora sei pronto per utilizzare Llama-3 all'interno dell'ambiente LocalGPT. Goditi la tua esperienza di modello linguistico sicuro, privato e locale.

Innanzi tutto, dobbiamo clonare il repository. Fai clic sul pulsante "Code" e copia l'URL. Quindi, apri un terminale e digita il seguente comando per clonare il repository:

git clone <repository_url>

Successivamente, creeremo una cartella dedicata per il modello Lama 3. Puoi chiamarla "local-gpt" o qualcosa di simile:

mkdir local-gpt
cd local-gpt

Ora, dobbiamo creare un ambiente virtuale per gestire le dipendenze del progetto. Utilizzeremo conda per questo:

conda create -n local-3 python=3.10

Questo creerà un nuovo ambiente virtuale chiamato "local-3" con Python 3.10.

Per attivare l'ambiente virtuale, esegui:

conda activate local-3

Dovresti ora vedere il nome dell'ambiente virtuale nel prompt del terminale, a indicare che è attivo.

Successivamente, dobbiamo installare i pacchetti richiesti. Possiamo farlo eseguendo:

pip install -r requirements.txt

Questo installerà tutti i pacchetti necessari, ad eccezione del pacchetto Lama CPP. A seconda che tu stia utilizzando una GPU Nvidia o Apple Silicon, dovrai eseguire un comando diverso per installare Lama CPP:

Per GPU Nvidia:

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

Per Apple Silicon:

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

Una volta completata l'installazione, sei pronto per iniziare a utilizzare il progetto Local GPT con il modello Lama 3.

Per iniziare con Lama 3 all'interno di Local GPT, dobbiamo prima installare i pacchetti richiesti. Ecco come puoi farlo:

1. Clona il repository di Local GPT facendo clic sul pulsante "Code" e copiando l'URL. Quindi, apri un terminale ed esegui il seguente comando per clonare il repository:

   git clone <repository_url>
   

2. Crea una cartella dedicata per il modello Lama 3 cambiando nella directory clonata e creando una nuova cartella:

   cd local-gpt
   mkdir lama3
   cd lama3
   

3. Crea un ambiente virtuale utilizzando conda e installa i pacchetti richiesti:

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

4. A seconda che tu stia utilizzando una GPU Nvidia o Apple Silicon, installa il pacchetto Lama CPP appropriato:

   • Per GPU Nvidia:

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

   • Per Apple Silicon:

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

5. Una volta completata l'installazione, sei pronto per iniziare a utilizzare Lama 3 all'interno di Local GPT.

Per configurare il modello Llama-3 all'interno del progetto Local GPT, segui questi passaggi:

1. Apri il file constants.py e individua le variabili model_id e model_base_name.
2. Se stai utilizzando un modello non quantizzato, fornisci semplicemente l'ID del modello, che è l'indirizzo del repository Hugging Face. Ad esempio, se vuoi utilizzare il modello Llama-38B, l'ID del modello sarebbe "decapoda-research/llama-38b-hf".
3. Se vuoi utilizzare un modello quantizzato, dovrai anche fornire il nome del file .ggf per il livello di quantizzazione specifico che vuoi utilizzare. Ad esempio, "decapoda-research/llama-38b-hf-quantized-ggml-q4_0.ggf".
4. Se stai utilizzando la versione Meta del modello Llama-3, dovrai effettuare l'accesso al tuo account Hugging Face Hub. Puoi farlo eseguendo il seguente comando nel tuo terminale:

   hugging-face-cli login
   

   Quindi, fornisci il tuo token di accesso Hugging Face quando richiesto.
5. Una volta configurato il modello, puoi procedere all'acquisizione dei tuoi file e iniziare a chattare con il modello utilizzando il progetto Local GPT.

Per acquisire i file e preparare la base di conoscenza per Local GPT, segui questi passaggi:

1. Attiva l'ambiente virtuale creato in precedenza:

   conda activate local_3
   

2. Esegui lo script ingest.py per acquisire i file:

   python ingest.py
   

   Questo avvierà il processo di acquisizione e suddividerà i documenti in chunk. Per impostazione predefinita, utilizza il modello di embedding instructor-large, ma puoi modificare il modello modificando il file constants.py.

3. Se stai utilizzando un modello con gate come il modello Meta Lama 3, dovrai effettuare l'accesso al tuo account Hugging Face utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Hugging Face:

   hugging-face-cli login
   

   Fornisci il tuo token di accesso Hugging Face quando richiesto.

4. Una volta completata l'acquisizione, puoi iniziare a chattare con i documenti eseguendo lo script run_local_gpt.py:

   python run_local_gpt.py
   

   Questo caricherà il modello e ti permetterà di interagire con la base di conoscenza.

5. Se vuoi utilizzare un modello di prompt diverso, puoi modificare il file prompt_template_utils.py. I modelli di prompt disponibili sono elencati nel file run_local_gpt.py.

Ecco fatto! Ora sei pronto per utilizzare Local GPT con il modello Lama 3 e i tuoi documenti acquisiti.

Per iniziare a chattare con il documento utilizzando LocalGPT, segui questi passaggi:

1. Attiva l'ambiente virtuale che hai creato in precedenza:

   conda activate local_3
   

2. Esegui il comando python run_local_gpt.py per avviare l'interfaccia di chat. Questo caricherà il modello e preparerà il documento per l'interazione.

3. Una volta caricato il modello, puoi iniziare a porre domande relative al documento. Ad esempio, puoi chiedere "Cos'è l'instruction tuning?" per ottenere informazioni su questo argomento dal contesto fornito.

4. Il modello genererà risposte in base al contenuto del documento. Le risposte saranno concise e affronteranno direttamente la domanda posta.

5. Puoi continuare a porre varie domande per esplorare il contenuto del documento e ottenere informazioni dall'interfaccia LocalGPT.

Ricorda, tutta l'elaborazione avviene localmente sul tuo computer, garantendo la privacy e la sicurezza dei tuoi dati.

Local GPT è in continua evoluzione e i responsabili del progetto stanno lavorando a diverse nuove funzionalità ed miglioramenti entusiasmanti. Alcune delle principali innovazioni future includono:

1. Tecniche di recupero avanzate: Il codice sorgente viene riscrittoincorporando tecniche di recupero più avanzate, come l'espansione delle query, l'espansione del contesto e il ranking. Queste tecniche miglioreranno la capacità del modello di recuperare e utilizzare informazioni rilevanti dalla base di conoscenza, portando a risposte più accurate e informative.

2. Modelli di prompt migliorati: I responsabili del progetto hanno osservato che l'utilizzo del modello di prompt appropriato è fondamentale per le prestazioni del modello, soprattutto quando si lavora con diversi modelli linguistici come Llama 3. Hanno aggiunto modelli di prompt specifici per Llama 3, Mistral e altri modelli, garantendo che il modello segua il formato previsto e generi risposte di alta qualità.

3. Supporto per modelli quantizzati: Il team del progetto sta esplorando modi per utilizzare in modo efficace le versioni quantizzate dei modelli linguistici, che possono fornire miglioramenti significativi delle prestazioni senza compromettere la qualità delle risposte. Stanno lavorando per affrontare i problemi riscontrati con il token di fine sequenza in alcuni modelli quantizzati.

4. Capacità multimodali migliorate: Gli aggiornamenti futuri di LocalGPT potrebbero includere il supporto per input multimodali, consentendo agli utenti di interagire con il modello utilizzando una combinazione di testo, immagini e altri media. Ciò potrebbe consentire interazioni più diverse e coinvolgenti.

5. Supporto per modelli espansi: I responsabili del progetto prevedono di aggiungere il supporto per una gamma più ampia di modelli linguistici, inclusi modelli multilingue, per soddisfare una base di utenti più ampia e abilitare casi d'uso più diversi.

6. Miglioramento dell'esperienza utente: Il team è impegnato a migliorare l'esperienza utente complessiva, con piani per introdurre funzionalità come migliori strumenti di visualizzazione, interfacce a riga di comando più intuitive e un'integrazione senza soluzione di continuità con altri strumenti e piattaforme.

7. Corso avanzato sulla generazione con recupero aumentato: Il responsabile del progetto sta attualmente lavorando a un corso approfondito che coprirà tecniche avanzate per la generazione con recupero aumentato, inclusi i prossimi miglioramenti in LocalGPT. Questo corso fornirà una comprensione completa di queste tecniche e delle loro applicazioni pratiche.

Tieni d'occhio i prossimi aggiornamenti e i miglioramenti di LocalGPT, poiché il progetto continua a evolversi e a fornire agli utenti uno strumento potente e versatile per interagire con i loro documenti in modo sicuro, privato ed efficiente.

Il video fornisce una guida completa su come iniziare con Lama 3 all'interno del progetto Local GPT. Copre i passaggi necessari, inclusi il cloning del repository, la configurazione di un ambiente virtuale, l'installazione dei pacchetti richiesti e la configurazione delle impostazioni del modello. Il video mostra anche come interagire con il modello e porre domande relative al documento fornito.

I punti salienti della sezione sono:

• Istruzioni dettagliate sulla configurazione dell'ambiente locale per l'integrazione di Lama 3
• Spiegazione delle opzioni di configurazione del modello, incluso l'utilizzo di modelli non quantizzati e quantizzati
• Dimostrazione dell'interazione con il modello e della formulazione di domande basate sul documento fornito
• Menzione degli aggiornamenti futuri e delle tecniche avanzate che verranno aggiunte al codice sorgente di Local GPT
• Incoraggiamento a iscriversi per i futuri video sull'utilizzo della versione Grok di Lama 3 all'interno di Local GPT

Complessivamente, la sezione fornisce una guida concisa e informativa per gli utenti per iniziare a utilizzare Lama 3 all'interno del progetto Local GPT.