【LLM大模型】Llama3.1 部署本地知识库应用

news2024/11/26 1:34:40

一. 环境介绍

高性能应用服务 HAI 拥有丰富的预装应用，可以将开源社区的前沿模型快速转化为您专有的部署实践，一键拉起，即开即用。现已支持在HAI购买页的社区应用中，找到Llama 3.1等应用的入口，简单选型后，即可一键启动推理服务。

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Chatchat项目介绍

该项目利用langchain思想，实现了基于本地知识库的问答应用。支持市面上主流的开源 LLM、 Embedding 模型与向量数据库，可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，该项目也支持 OpenAI GPT API 的调用。

项目的实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt中 -> 提交给 LLM生成回答。

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部署完成的效果展示

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二. 使用说明

进入HAI购买页，选择“Langchain-Chatchat-llama3.1”社区应用并创建实例。实例创建完成后，点击算力连接方式，选择jupyterlab并进入terminal，将下方的代码复制粘贴到terminal中，按回车执行。当看到下图所示内容后，代表应用启动完成。

代码语言：javascript

export CHATCHAT_ROOT=/root/chatchat_data
chatchat init
chatchat kb -r
chatchat start -a

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使用实例公网ip，代替URL中的0.0.0.0，粘贴到导航栏即可访问。可按需上传本地的文件进行问答交互。

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附录：在HAI上用llama3.1的几种姿势

模型测试

可以基于HAI中基础的llama3.1环境，快速测试模型问答性能。

微调（Fine-tuning）

通过在特定任务或领域的数据上进一步训练llama3.1模型，使其更适合特定应用。例如，可以使用特定领域的文本数据来微调模型，使其在该领域的表现更好。

挂载RAG（Retrieval-Augmented Generation）

结合信息检索技术和生成技术，使模型在回答问题时可以检索到相关的信息并生成更准确的回答。这种方法通常用于需要实时或准确信息的任务。

集成外部知识库

将模型与外部知识库（如知识图谱）结合，使其能够利用结构化数据提供更准确和全面的回答。

基于llama3.1开发agent，以api的形式在HAI中部署，并接入您的app，助力应用开发。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望