Om aan de slag te gaan met Llama-3 binnen LocalGPT, volg deze stappen:

1. Kloon de LocalGPT-repository door op de "Code"-knop te klikken en de URL te kopiëren. Open een terminal, navigeer naar de gewenste map en voer git clone <URL> uit.

2. Maak een speciale map aan voor het Llama-3-model, bijvoorbeeld local-gpt-llama3.

3. Ga naar de zojuist gemaakte map met cd local-gpt-llama3.

4. Maak een virtuele omgeving aan met conda create -n local-three python=3.10 en activeer deze met conda activate local-three.

5. Installeer de vereiste pakketten door pip install -r requirements.txt uit te voeren. Dit zal alle benodigde pakketten downloaden, behalve het Llama CPP-pakket.

6. Afhankelijk van je hardware (Nvidia GPU of Apple Silicon), installeer je het juiste Llama CPP-pakket met behulp van de gegeven commando's.

7. Open het project in Visual Studio Code en activeer de virtuele omgeving in de terminal.

8. Wijzig het bestand constants.py om het model op te geven dat je wilt gebruiken. Voor het niet-gekwantificeerde Llama-3-model van Meta, geef je de model-ID op en laat je de basisnaam leeg.

9. Als je de gated Llama-3-model van Meta gebruikt, moet je inloggen op je Hugging Face-account met behulp van de Hugging Face CLI. Volg de instructies om een toegangstoken te verkrijgen en in te loggen.

10. Voer het script ingest.py uit om het voorbeelddocument dat bij LocalGPT is meegeleverd, in te lezen.

11. Start de chatsessie door python run_local_gpt.py uit te voeren. Het model zal worden geladen en je kunt beginnen met het stellen van vragen met betrekking tot het ingelezen document.

12. Verken de optiemogelijkheden voor prompt-sjablonen in het bestand prompt_template_utils.py en pas de prompts naar wens aan.

Dat is alles! Je bent nu klaar om Llama-3 binnen de LocalGPT-omgeving te gebruiken. Geniet van je veilige, privé en lokale taalmodel-ervaring.

Eerst moeten we de repository klonen. Klik op de "Code"-knop en kopieer de URL. Open vervolgens een terminal en typ het volgende commando om de repository te klonen:

git clone <repository_url>

Vervolgens maken we een speciale map aan voor het Lama 3-model. Je kunt het "local-gpt" of iets dergelijks noemen:

mkdir local-gpt
cd local-gpt

Nu moeten we een virtuele omgeving aanmaken om de projectafhankelijkheden te beheren. Hiervoor gebruiken we conda:

conda create -n local-3 python=3.10

Dit maakt een nieuwe virtuele omgeving aan met de naam "local-3" en Python 3.10.

Om de virtuele omgeving te activeren, voer je het volgende commando uit:

conda activate local-3

Je zou nu de naam van de virtuele omgeving in je terminal prompt moeten zien, wat aangeeft dat deze actief is.

Vervolgens moeten we de vereiste pakketten installeren. Dit kunnen we doen door:

pip install -r requirements.txt

Dit installeert alle benodigde pakketten, behalve het Lama CPP-pakket. Afhankelijk of je een Nvidia GPU of Apple Silicon gebruikt, moet je een ander commando uitvoeren om Lama CPP te installeren:

Voor Nvidia GPU:

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

Voor Apple Silicon:

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

Sobra de installatie is voltooid, kun je beginnen met het gebruik van het lokale GPT-project met het Lama 3-model.

Om aan de slag te gaan met Lama 3 binnen Local GPT, moeten we eerst de vereiste pakketten installeren. Hier is hoe je dat kunt doen:

1. Kloon de Local GPT-repository door op de "Code"-knop te klikken en de URL te kopiëren. Open vervolgens een terminal en voer het volgende commando uit om de repository te klonen:

   git clone <repository_url>
   

2. Maak een speciale map aan voor het Lama 3-model door naar de gekloonde map te gaan en een nieuwe map aan te maken:

   cd local-gpt
   mkdir lama3
   cd lama3
   

3. Maak een virtuele omgeving aan met conda en installeer de vereiste pakketten:

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

4. Afhankelijk of je een Nvidia GPU of Apple Silicon gebruikt, installeer je het juiste Lama CPP-pakket:

   • Voor Nvidia GPU:

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

   • Voor Apple Silicon:

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

5. Zodra de installatie is voltooid, kun je beginnen met het gebruik van Lama 3 binnen Local GPT.

Om het Llama-3-model binnen het lokale GPT-project te configureren, volg je deze stappen:

1. Open het bestand constants.py en zoek naar de variabelen model_id en model_base_name.
2. Als je een niet-gekwantificeerd model gebruikt, geef je gewoon de model-ID op, wat het adres is van de Hugging Face-repository. Als je bijvoorbeeld het Llama-38B-model wilt gebruiken, is de model-ID "decapoda-research/llama-38b-hf".
3. Als je een gekwantificeerd model wilt gebruiken, moet je ook de .ggf-bestandsnaam opgeven voor het specifieke kwantiseringsniveau dat je wilt gebruiken. Bijvoorbeeld "decapoda-research/llama-38b-hf-quantized-ggml-q4_0.ggf".
4. Als je de Meta-versie van het Llama-3-model gebruikt, moet je je aanmelden bij je Hugging Face Hub-account. Je kunt dit doen door het volgende commando uit te voeren in je terminal:

   hugging-face-cli login
   

   Geef vervolgens je Hugging Face-toegangstoken op wanneer daarom wordt gevraagd.
5. Zodra je het model hebt geconfigureerd, kun je doorgaan met het inlezen van je bestanden en beginnen met chatten met het model met behulp van het lokale GPT-project.

Om bestanden in te lezen en de kennisbasis voor lokaal GPT voor te bereiden, volg je deze stappen:

1. Activeer de eerder gemaakte virtuele omgeving:

   conda activate local_3
   

2. Voer het script ingest.py uit om de bestanden in te lezen:

   python ingest.py
   

   Dit start het inleesproces en splitst de documenten in stukken. Standaard gebruikt het het instructor-large-embeddings model, maar je kunt het model wijzigen door het bestand constants.py aan te passen.

3. Als je een gated model gebruikt, zoals de Meta Lama 3-model, moet je je aanmelden bij je Hugging Face-account met behulp van de Hugging Face CLI:

   hugging-face-cli login
   

   Geef je Hugging Face-toegangstoken op wanneer daarom wordt gevraagd.

4. Zodra het inlezen is voltooid, kun je beginnen met chatten met de documenten door het script run_local_gpt.py uit te voeren:

   python run_local_gpt.py
   

   Dit zal het model laden en je in staat stellen te communiceren met de kennisbasis.

5. Als je een ander prompt-sjabloon wilt gebruiken, kun je het bestand prompt_template_utils.py aanpassen. De beschikbare prompt-sjablonen staan vermeld in het bestand run_local_gpt.py.

Dat is alles! Je bent nu klaar om lokaal GPT te gebruiken met het Lama 3-model en je ingelezen documenten.

Om te beginnen met chatten met het document met behulp van LocalGPT, volg je deze stappen:

1. Activeer de virtuele omgeving die je eerder hebt gemaakt:

   conda activate local_3
   

2. Voer het commando python run_local_gpt.py uit om de chat-interface te starten. Dit zal het model laden en het document voorbereiden voor interactie.

3. Zodra het model is geladen, kun je beginnen met het stellen van vragen met betrekking tot het document. Je kunt bijvoorbeeld vragen "Wat is instruction tuning?" om informatie over dat onderwerp te krijgen uit de verstrekte context.

4. Het model zal reacties genereren op basis van de inhoud van het document. De reacties zullen bondig zijn en direct ingaan op de gestelde vraag.

5. Je kunt doorgaan met het stellen van verschillende vragen om de inhoud van het document te verkennen en inzichten te krijgen via de LocalGPT-interface.

Onthoud dat alle verwerking lokaal op je machine plaatsvindt, waardoor de privacy en veiligheid van je gegevens gewaarborgd blijft.

Local GPT evolueert voortdurend en de projectbeheerders werken aan verschillende opwindende nieuwe functies en verbeteringen. Enkele van de belangrijkste aankomende ontwikkelingen zijn:

1. Geavanceerde Retrieval-technieken: De codebase wordt herschreven om geavanceerdere retrieval-technieken op te nemen, zoals query-expansie, context-expansie en ranking. Deze technieken zullen het vermogen van het model verbeteren om relevante informatie uit de kennisbasis op te halen en te gebruiken, wat leidt tot nauwkeurigere en informatievere reacties.

2. Verbeterde Prompt-sjablonen: De projectbeheerders hebben geconstateerd dat het gebruik van het juiste prompt-sjabloon cruciaal is voor de prestaties van het model, vooral bij het werken met verschillende taalmodellen zoals Llama 3. Ze hebben specifieke prompt-sjablonen toegevoegd voor Llama 3, Mistral en andere modellen, om ervoor te zorgen dat het model de verwachte opmaak volgt en hoogwaardige reacties genereert.

3. Ondersteuning voor Gekwantificeerde Modellen: Het projectteam onderzoekt manieren om gekwantificeerde versies van taalmodellen effectief te gebruiken, wat aanzienlijke prestatieverbetering kan opleveren zonder de kwaliteit van de reacties aan te tasten. Ze werken aan het oplossen van de problemen die ze zijn tegengekomen met het einde-van-sequentie-token in sommige gekwantificeerde modellen.

4. Verbeterde Multimodale Mogelijkheden: Toekomstige updates van LocalGPT kunnen ondersteuning bevatten voor multimodale invoer, waardoor gebruikers met het model kunnen communiceren met een combinatie van tekst, afbeeldingen en andere media. Dit zou meer diverse en boeiende interacties kunnen mogelijk maken.

5. Uitgebreide Model-ondersteuning: De projectbeheerders zijn van plan ondersteuning toe te voegen voor een bredere reeks taalmodellen, inclusief meertalige modellen, om een bredere gebruikersbasis te bedienen en meer diverse use cases mogelijk te maken.

6. Verbeterde Gebruikerservaring: Het team is toegewijd aan het verbeteren van de algehele gebruikerservaring, met plannen om functies als betere visualisatiehulpmiddelen, intuïtievere opdrachtregelinterfaces en naadloze integratie met andere tools en platforms te introduceren.

7. Geavanceerde Cursus over Retrieval Augmented Generation: De projectbeheerder werkt momenteel aan een diepgaande cursus die geavanceerde technieken voor retrieval-versterkte generatie zal behandelen, inclusief de aankomende verbeteringen in LocalGPT. Deze cursus zal een uitgebreid inzicht bieden in deze technieken en hun praktische toepassingen.

Houd je klaar voor de aankomende updates en verbeteringen in LocalGPT, aangezien het project blijft evolueren en gebruikers een krachtig en veelzijdig hulpmiddel biedt om op een veilige, privé en efficiënte manier met hun documenten te communiceren.

De video biedt een uitgebreide gids over hoe je aan de slag kunt gaan met Lama 3 binnen het Local GPT-project. Het behandelt de noodzakelijke stappen, waaronder het klonen van de repository, het instellen van een virtuele omgeving, het installeren van de vereiste pakketten en het configureren van de modelinstellingen. De video demonstreert ook hoe je met het model kunt communiceren en vragen kunt stellen met betrekking tot het verstrekte document.

De belangrijkste hoogtepunten van de sectie zijn:

• Gedetailleerde instructies voor het instellen van de lokale omgeving voor Lama 3-integratie
• Uitleg van de modelconfiguratieopties, inclusief het gebruik van niet-gekwantificeerde en gekwantificeerde modellen
• Demonstratie van het communiceren met het model en het stellen van vragen op basis van het verstrekte document
• Vermelding van aankomende updates en geavanceerde technieken die aan de Local GPT-codebase zullen worden toegevoegd
• Aanmoediging om je in te schrijven voor toekomstige video's over het gebruik van de Grok-versie van Lama 3 binnen Local GPT

Overall biedt de sectie een beknopte en informatieve gids voor gebruikers om aan de slag te gaan met Lama 3 binnen het Local GPT-project.