如何使用 Mistral 和 Llama2 构建 AI 聊天机器人

news2024/9/20 4:07:48

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开始使用 Mistral

让我们从 Mistral 7B Instruct 的 GGUF 量化版本开始，并使用 AutoClasses ‘AutoModelForCausalLM’ 之一来加载模型。AutoClasses 可以帮助我们自动检索给定模型路径的模型。AudoModelForCausalLM 是具有因果语言建模的模型类之一，这就是 Mistral 7B Instruct 模型所需要的。

Python

# Source: https://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF

from ctransformers import AutoModelForCausalLM

# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system.

llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF”, model_file=“mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf”, model_type=“mistral”, gpu_layers=50)

print(llm(“AI is going to”))

添加流完成

在上面的例子中，当我们运行模型推理时，它会在生成整个答案时返回一个响应。当我们生成较长的响应时，这可能会很慢。而且，当我们在聊天界面中时，看到模型一次 “键入” 一个单词的响应可能更自然。这就是为什么我们有时可能希望在生成响应时 “流” 响应。为此，我们只需在调用模型期间添加 ‘stream=True’ 即可。

为了加快模型响应速度，我们使用 ‘async’ 来允许 IO 任务在后台进行，以便计算机可以在等待模型响应的同时执行其他任务。

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使用 Mistral 7B 构建我们的第一个聊天机器人

我们如何将此模型包装到聊天界面中？Panel 只需五行代码即可轻松构建聊天机器人！

我们首先定义一个 ChatInterface 小部件：chat_interface = pn.chat.ChatInterface（callback=callback， callback_user=“Mistral”）。此小组件处理聊天机器人的所有 UI 和逻辑。请注意，我们需要定义系统在 ‘callback’ 函数中的响应方式，这就是我们上面刚刚定义的。
让我们从系统消息 “Send a message to get a reply from Mistral！” 开始聊天机器人，以便用户有明确的说明该怎么做。
最后，chat_interface.servable（）确保我们可以在本地或云上为应用程序提供服务。要为应用程序提供服务，只需将以下代码另存为独立的 Python 文件 app.py 或 Jupyter Notebook 文件 app.ipynb，然后运行“panel serve app.py”或“panel serve app.ipynb”即可。

使用 Mistral 7B 和 Llama2 7B 构建我们的第二个聊天机器人

我们可以添加来自另一个模型的响应吗？我们能否比较不同模型的响应？是的，我们绝对可以！下面是一个示例：

我们在字典中定义模型信息，包括模型名称、模型路径和模型文件MODEL_ARGUMENTS
然后在 for 循环中，我们分别传入每个模型，并将每个模型的响应发送到聊天界面。

使用 LangChain 使用 Mistral 7B 和 Llama2 7B 构建我们的第三个聊天机器人

我们可以用 LangChain 构建同一个聊天机器人吗？是的！LangChain 是一个用于开发 LLM 应用程序的框架，许多人认为它很有用。

LangChain 提供了一个 CTrasnformers 包装器，我们可以通过 langchain.llms import CTransformers 访问它。然后，我们可以使用 CTransformers 统一接口来加载我们的两个模型。
PromptTemplate 帮助我们定义可重用的模板，用于生成要发送到语言模型的提示。我们在 prompt 变量中定义 prompt。
我们使用 LLMChain 将 Prompt 与语言模型链接起来。具体来说，它使用提供的输入值格式化提示模板，将格式化的提示传递给语言模型，并返回输出。

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如何学习大模型 AI ？

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