解锁 Llama-3 和 LocalGPT 的力量:与您的文档进行私密聊天体验
探索如何解锁 Llama-3 和 LocalGPT 的力量,为您的文档提供私密、安全的聊天体验。探索设置过程、模型定制和生动的问答示例。通过这个全面的教程优化您的基于文档的 AI 助手。
2025年2月19日
使用 Llama-3 和 LocalGPT 释放您文档的力量 - 一个安全、私密且功能丰富的与您自己的数据聊天的解决方案。了解如何轻松设置和利用这项尖端技术,以增强您的知识管理和内容探索。
开始使用 Llama-3 和 LocalGPT
克隆仓库并设置虚拟环境
安装所需的软件包
配置 Llama-3 模型
摄取文件并准备知识库
使用 LocalGPT 与文档聊天
LocalGPT 即将推出的新功能
结论
开始使用 Llama-3 和 LocalGPT
开始使用 Llama-3 和 LocalGPT
要在LocalGPT中开始使用Llama-3,请按照以下步骤操作:
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点击"Code"按钮并复制URL,克隆LocalGPT仓库。打开终端,导航到所需目录,然后运行
git clone <URL>。 -
为Llama-3模型创建一个专用文件夹,例如
local-gpt-llama3。 -
使用
cd local-gpt-llama3切换到新创建的目录。 -
使用
conda create -n local-three python=3.10创建虚拟环境,并使用conda activate local-three激活它。 -
运行
pip install -r requirements.txt安装所需的软件包。这将下载所有必需的软件包,除了Llama CPP包。 -
根据您的硬件(Nvidia GPU或Apple Silicon),使用提供的命令安装适当的Llama CPP包。
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在Visual Studio Code中打开项目,并在终端中激活虚拟环境。
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修改
constants.py文件,指定要使用的模型。对于Meta的未量化Llama-3模型,提供模型ID并将基本名称保留为None。 -
如果您使用的是Meta的Llama-3门控模型,您需要使用Hugging Face CLI登录到您的Hugging Face帐户。按照说明获取访问令牌并登录。
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运行
ingest.py脚本,摄取LocalGPT提供的示例文档。 -
通过运行
python run_local_gpt.py启动聊天会话。模型将加载,您可以开始提出与摄取文档相关的问题。 -
探索
prompt_template_utils.py文件中的提示模板选项,并根据需要自定义提示。
就这样!您现在已经准备好在LocalGPT环境中使用Llama-3了。尽情享受您的安全、私密和本地语言模型体验吧。
FAQ
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