Чтобы начать работу с Llama-3 в LocalGPT, выполните следующие шаги:

1. Клонируйте репозиторий LocalGPT, нажав на кнопку "Code" и скопировав URL. Откройте терминал, перейдите в нужную директорию и выполните команду git clone <URL>.

2. Создайте отдельную папку для модели Llama-3, например, local-gpt-llama3.

3. Перейдите в только что созданную директорию с помощью cd local-gpt-llama3.

4. Создайте виртуальное окружение, используя conda create -n local-three python=3.10, и активируйте его с помощью conda activate local-three.

5. Установите необходимые пакеты, выполнив pip install -r requirements.txt. Это загрузит все необходимые пакеты, кроме пакета Llama CPP.

6. В зависимости от вашего оборудования (Nvidia GPU или Apple Silicon), установите соответствующий пакет Llama CPP, используя предоставленные команды.

7. Откройте проект в Visual Studio Code и активируйте виртуальное окружение в терминале.

8. Измените файл constants.py, чтобы указать модель, которую вы хотите использовать. Для неквантованной модели Llama-3 от Meta укажите идентификатор модели и оставьте базовое имя как None.

9. Если вы используете модель Llama-3 с затворами от Meta, вам необходимо войти в свою учетную запись Hugging Face с помощью CLI Hugging Face. Следуйте инструкциям, чтобы получить токен доступа и войти в систему.

10. Запустите скрипт ingest.py, чтобы загрузить пример документа, предоставленного с LocalGPT.

11. Начните сеанс чата, запустив python run_local_gpt.py. Модель загрузится, и вы сможете начать задавать вопросы, связанные с загруженным документом.

12. Изучите варианты шаблонов подсказок в файле prompt_template_utils.py и настройте подсказки по мере необходимости.

Вот и все! Теперь вы готовы использовать Llama-3 в среде LocalGPT. Наслаждайтесь безопасным, частным и локальным опытом работы с языковой моделью.

Прежде всего, нам нужно клонировать репозиторий. Нажмите на кнопку "Code" и скопируйте URL. Затем откройте терминал и введите следующую команду, чтобы клонировать репозиторий:

git clone <repository_url>

Затем мы создадим отдельную папку для модели Lama 3. Вы можете назвать ее "local-gpt" или что-то подобное:

mkdir local-gpt
cd local-gpt

Теперь нам нужно создать виртуальное окружение для управления зависимостями проекта. Для этого мы будем использовать conda:

conda create -n local-3 python=3.10

Это создаст новое виртуальное окружение с именем "local-3" и Python 3.10.

Чтобы активировать виртуальное окружение, выполните:

conda activate local-3

Теперь вы должны увидеть имя виртуального окружения в своем терминале, что указывает на его активацию.

Затем нам нужно установить необходимые пакеты. Мы можем сделать это, выполнив:

pip install -r requirements.txt

Это установит все необходимые пакеты, кроме пакета Lama CPP. В зависимости от того, используете ли вы Nvidia GPU или Apple Silicon, вам нужно будет выполнить разную команду для установки Lama CPP:

Для Nvidia GPU:

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

Для Apple Silicon:

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

После завершения установки вы будете готовы начать использовать локальный проект GPT с моделью Lama 3.

Чтобы начать работу с Lama 3 в Local GPT, нам сначала нужно установить необходимые пакеты. Вот как это можно сделать:

1. Клонируйте репозиторий Local GPT, нажав на кнопку "Code" и скопировав URL. Затем откройте терминал и выполните следующую команду, чтобы клонировать репозиторий:

   git clone <repository_url>
   

2. Создайте отдельную папку для модели Lama 3, перейдя в клонированный каталог и создав новую папку:

   cd local-gpt
   mkdir lama3
   cd lama3
   

3. Создайте виртуальное окружение с помощью conda и установите необходимые пакеты:

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

4. В зависимости от того, используете ли вы Nvidia GPU или Apple Silicon, установите соответствующий пакет Lama CPP:

   • Для Nvidia GPU:

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

   • Для Apple Silicon:

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

5. После завершения установки вы будете готовы начать использовать Lama 3 в Local GPT.

Чтобы настроить модель Llama-3 в локальном проекте GPT, выполните следующие шаги:

1. Откройте файл constants.py и найдите переменные model_id и model_base_name.
2. Если вы используете неквантованную модель, просто укажите идентификатор модели, который является адресом репозитория Hugging Face. Например, если вы хотите использовать модель Llama-38B, идентификатор модели будет "decapoda-research/llama-38b-hf".
3. Если вы хотите использовать квантованную модель, вам также нужно будет указать имя файла .ggf для конкретного уровня квантования, который вы хотите использовать. Например, "decapoda-research/llama-38b-hf-quantized-ggml-q4_0.ggf".
4. Если вы используете версию модели Llama-3 от Meta, вам нужно будет войти в свою учетную запись Hugging Face Hub. Вы можете сделать это, выполнив следующую команду в терминале:

   hugging-face-cli login
   

   Затем предоставьте свой токен доступа Hugging Face, когда вас об этом попросят.
5. После настройки модели вы можете приступить к загрузке файлов и начать общение с моделью, используя локальный проект GPT.

Чтобы загрузить файлы и подготовить базу знаний для локального GPT, выполните следующие шаги:

1. Активируйте виртуальное окружение, созданное ранее:

   conda activate local_3
   

2. Запустите скрипт ingest.py, чтобы загрузить файлы:

   python ingest.py
   

   Это запустит процесс загрузки и разделит документы на фрагменты. По умолчанию используется модель встраивания instructor-large, но вы можете изменить модель, изменив файл constants.py.

3. Если вы используете модель с затворами, такую как модель Meta Lama 3, вам нужно будет войти в свою учетную запись Hugging Face с помощью CLI Hugging Face:

   hugging-face-cli login
   

   Предоставьте свой токен доступа Hugging Face, когда вас об этом попросят.

4. После завершения загрузки вы можете начать общение с документами, запустив скрипт run_local_gpt.py:

   python run_local_gpt.py
   

   Это загрузит модель и позволит вам взаимодействовать с базой знаний.

5. Если вы хотите использовать другой шаблон подсказки, вы можете изменить файл prompt_template_utils.py. Доступные шаблоны подсказок перечислены в файле run_local_gpt.py.

Вот и все! Теперь вы готовы использовать локальный GPT с моделью Lama 3 и загруженными документами.

Чтобы начать общение с документом с помощью LocalGPT, выполните следующие шаги:

1. Активируйте виртуальное окружение, которое вы создали ранее:

   conda activate local_3
   

2. Запустите команду python run_local_gpt.py, чтобы запустить интерфейс чата. Это загрузит модель и подготовит документ для взаимодействия.

3. После загрузки модели вы можете начать задавать вопросы, связанные с документом. Например, вы можете спросить: "Что такое настройка инструкций?" чтобы получить информацию об этой теме из предоставленного контекста.

4. Модель будет генерировать ответы на основе содержимого документа. Ответы будут краткими и непосредственно относиться к заданному вопросу.

5. Вы можете продолжать задавать различные вопросы, чтобы исследовать содержимое документа и получать инсайты с помощью интерфейса LocalGPT.

Помните, что вся обработка происходит локально на вашем компьютере, обеспечивая конфиденциальность и безопасность ваших данных.

Local GPT постоянно развивается, и разработчики проекта работают над несколькими захватывающими новыми функциями и улучшениями. Некоторые из ключевых предстоящих усовершенствований включают:

1. Улучшенные методы поиска: Код проекта переписывается для включения более продвинутых методов поиска, таких как расширение запроса, расширение контекста и ранжирование. Эти методы улучшат способность модели извлекать и использовать релевантную информацию из базы знаний, что приведет к более точным и информативным ответам.

2. Улучшенные шаблоны подсказок: Разработчики проекта заметили, что использование соответствующего шаблона подсказки имеет решающее значение для производительности модели, особенно при работе с различными языковыми моделями, такими как Llama 3. Они добавили конкретные шаблоны подсказок для Llama 3, Mistral и других моделей, чтобы модель следовала ожидаемому формату и генерировала качественные ответы.

3. Поддержка квантованных моделей: Команда проекта исследует способы эффективного использования квантованных версий языковых моделей, которые могут обеспечить значительные улучшения производительности без ущерба для качества ответов. Они работают над решением проблем, с которыми они столкнулись с токеном конца последовательности в некоторых квантованных моделях.

4. Расширенные мультимодальные возможности: Будущие обновления LocalGPT могут включать поддержку мультимодальных входных данных, позволяя пользователям взаимодействовать с моделью с использованием комбинации текста, изображений и других медиа. Это может обеспечить более разнообразные и увлекательные взаимодействия.

5. Расширенная поддержка моделей: Разработчики проекта планируют добавить поддержку более широкого спектра языковых моделей, включая многоязычные модели, чтобы удовлетворить более широкую аудиторию пользователей и расширить спектр вариантов использования.

6. Улучшенный пользовательский опыт: Команда стремится улучшить общий пользовательский опыт, планируя внедрить такие функции, как лучшие инструменты визуализации, более интуитивные интерфейсы командной строки и бесшовная интеграция с другими инструментами и платформами.

7. Расширенный курс по генерации с поддержкой поиска: Разработчик проекта в настоящее время работает над углубленным курсом, который будет охватывать передовые методики генерации с поддержкой поиска, включая предстоящие усовершенствования в LocalGPT. Этот курс предоставит всестороннее понимание этих методик и их практического применения