解鎖 Llama-3 和 LocalGPT 的力量:與您的文件進行私人聊天體驗
探索如何解鎖 Llama-3 和 LocalGPT 的力量,為您的文件提供私密、安全的聊天體驗。探索設置過程、模型自定義和生動的問答示例。使用這個全面的教程優化您的基於文件的 AI 助手。
2025年2月19日
使用 Llama-3 和 LocalGPT 解鎖您文件的力量 - 一個安全、私密且功能豐富的解決方案,可與您自己的數據聊天。探索如何輕鬆設置和利用這項尖端技術,以增強您的知識管理和內容探索。
開始使用 Llama-3 和 LocalGPT
開始使用 Llama-3 和 LocalGPT
要在 LocalGPT 中開始使用 Llama-3,請按照以下步驟操作:
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點擊 "Code" 按鈕並複製 URL,然後在終端機中導航到所需的目錄並運行
git clone <URL>來克隆 LocalGPT 存儲庫。 -
為 Llama-3 模型創建一個專用文件夾,例如
local-gpt-llama3。 -
使用
cd local-gpt-llama3切換到新創建的目錄。 -
使用
conda create -n local-three python=3.10創建一個虛擬環境,並使用conda activate local-three激活它。 -
運行
pip install -r requirements.txt安裝所需的軟件包。這將下載所有必需的軟件包,除了 Llama CPP 軟件包。 -
根據您的硬件(Nvidia GPU 或 Apple Silicon),使用提供的命令安裝適當的 Llama CPP 軟件包。
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在 Visual Studio Code 中打開項目,並在終端機中激活虛擬環境。
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修改
constants.py文件以指定要使用的模型。對於 Meta 的未量化 Llama-3 模型,請提供模型 ID 並將基本名稱保留為None。 -
如果您使用的是 Meta 的 Llama-3 門控模型,您需要使用 Hugging Face CLI 登錄到您的 Hugging Face 帳戶。按照說明獲取訪問令牌並登錄。
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運行
ingest.py腳本來攝取 LocalGPT 提供的示例文檔。 -
通過運行
python run_local_gpt.py啟動聊天會話。模型將加載,您可以開始提出與攝取文檔相關的問題。 -
探索
prompt_template_utils.py文件中的提示模板選項,並根據需要自定義提示。
就是這樣!您現在已經準備好在 LocalGPT 環境中使用 Llama-3 了。盡情享受您的安全、私密和本地語言模型體驗吧。
常問問題
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