Llama-3とLocalGPTの力を解き放つ:あなたの文書とのプライベートチャット体験
Llama-3とLocalGPTの力を解き放つ方法を発見し、文書を使った非公開で安全なチャット体験を楽しみましょう。セットアッププロセス、モデルのカスタマイズ、そして魅力的なQ&Aの例を探ってみてください。この包括的なチュートリアルを使って、文書ベースのAIアシスタントを最適化しましょう。
2025年2月19日
文書の力を Llama-3 と LocalGPT で解き放つ - 自分のデータとチャットできる安全で非公開の機能豊富なソリューション。この最先端の技術を簡単に設定して活用し、ナレッジマネジメントとコンテンツ探索を強化する方法を発見してください。
Llama-3とLocalGPTの使い始め方
リポジトリのクローンと仮想環境のセットアップ
必要なパッケージのインストール
Llama-3モデルの設定
ファイルの取り込みと知識ベースの準備
LocalGPTを使ってドキュメントとチャット
LocalGPTの今後の進化
まとめ
Llama-3とLocalGPTの使い始め方
Llama-3とLocalGPTの使い始め方
LocalGPTでLlama-3を使い始めるには、以下の手順に従ってください:
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「Code」ボタンをクリックしてURLをコピーし、ターミナルを開いて希望のディレクトリに移動して
git clone <URL>を実行してLocalGPTリポジトリをクローンします。 -
Llama-3モデル用の専用フォルダ、例えば「local-gpt-llama3」を作成します。
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cd local-gpt-llama3でこの新しく作成したディレクトリに移動します。 -
conda create -n local-three python=3.10でバーチャル環境を作成し、conda activate local-threeで有効化します。 -
pip install -r requirements.txtを実行して必要なパッケージをインストールします。ただし、Llama CPPパッケージはまだインストールされていません。 -
お使いのハードウェア(Nvidia GPUかApple Silicon)に合わせて、提供されているコマンドを使ってLlama CPPパッケージをインストールします。
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Visual Studio Codeでプロジェクトを開き、ターミナルでバーチャル環境を有効化します。
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constants.pyファイルを編集して使用するモデルを指定します。Meta提供の非量子化Llama-3モデルの場合、モデルIDを指定し、ベース名はNoneのままにします。 -
Meta提供のゲートLlama-3モデルを使用する場合、Hugging Faceアカウントにログインする必要があります。Hugging Face CLIの指示に従ってアクセストークンを取得し、ログインします。
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ingest.pyスクリプトを実行して、LocalGPTに付属の例文書をインジェストします。 -
python run_local_gpt.pyを実行してチャットセッションを開始します。モデルがロードされたら、インジェストした文書に関連する質問を始められます。 -
prompt_template_utils.pyファイルのプロンプトテンプレートオプションを探索し、必要に応じてカスタマイズします。
これで準備完了です。LocalGPT環境でLlama-3を使用できるようになりました。安全、プライベート、ローカルな言語モデル体験をお楽しみください。
FAQ
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