提交 b2917b00 作者: Calcitem

Splice README.md

上级 59375244
## 变更日志
**[2023/04/15]**
1. 重构项目结构,在根目录下保留命令行 Demo [cli_demo.py](cli_demo.py) 和 Web UI Demo [webui.py](webui.py)
2. 对 Web UI 进行改进,修改为运行 Web UI 后首先按照 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 默认选项加载模型,并增加报错提示信息等;
3. 对常见问题进行补充说明。
**[2023/04/12]**
1. 替换 Web UI 中的样例文件,避免出现 Ubuntu 中出现因文件编码无法读取的问题;
2. 替换`knowledge_based_chatglm.py`中的 prompt 模版,避免出现因 prompt 模版包含中英双语导致 chatglm 返回内容错乱的问题。
**[2023/04/11]**
1. 加入 Web UI V0.1 版本(感谢 [@liangtongt](https://github.com/liangtongt));
2. `README.md`中增加常见问题(感谢 [@calcitem](https://github.com/calcitem)[@bolongliu](https://github.com/bolongliu));
3. 增加 LLM 和 Embedding 模型运行设备是否可用`cuda``mps``cpu`的自动判断。
4.`knowledge_based_chatglm.py`中增加对`filepath`的判断,在之前支持单个文件导入的基础上,现支持单个文件夹路径作为输入,输入后将会遍历文件夹中各个文件,并在命令行中显示每个文件是否成功加载。
**[2023/04/09]**
1. 使用`langchain`中的`RetrievalQA`替代之前选用的`ChatVectorDBChain`,替换后可以有效减少提问 2-3 次后因显存不足而停止运行的问题;
2.`knowledge_based_chatglm.py`中增加`EMBEDDING_MODEL``VECTOR_SEARCH_TOP_K``LLM_MODEL``LLM_HISTORY_LEN``REPLY_WITH_SOURCE`参数值设置;
3. 增加 GPU 显存需求更小的`chatglm-6b-int4``chatglm-6b-int4-qe`作为 LLM 模型备选项;
4. 更正`README.md`中的代码错误(感谢 [@calcitem](https://github.com/calcitem))。
**[2023/04/07]**
1. 解决加载 ChatGLM 模型时发生显存占用为双倍的问题 (感谢 [@suc16](https://github.com/suc16)[@myml](https://github.com/myml)) ;
2. 新增清理显存机制;
3. 新增`nghuyong/ernie-3.0-nano-zh``nghuyong/ernie-3.0-base-zh`作为 Embedding 模型备选项,相比`GanymedeNil/text2vec-large-chinese`占用显存资源更少 (感谢 [@lastrei](https://github.com/lastrei))。
\ No newline at end of file
### 常见问题
Q1: 本项目支持哪些文件格式?
A1: 目前已测试支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,更多文件格式请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)。目前已知文档中若含有特殊字符,可能存在文件无法加载的问题。
---
Q3: 使用过程中 Python 包`nltk`发生了`Resource punkt not found.`报错,该如何解决?
A3: https://github.com/nltk/nltk_data/raw/gh-pages/packages/tokenizers/punkt.zip 中的 `packages/tokenizers` 解压,放到 `nltk_data/tokenizers` 存储路径下。
`nltk_data` 存储路径可以通过 `nltk.data.path` 查询。
---
Q4: 使用过程中 Python 包`nltk`发生了`Resource averaged_perceptron_tagger not found.`报错,该如何解决?
A4: 将 https://github.com/nltk/nltk_data/blob/gh-pages/packages/taggers/averaged_perceptron_tagger.zip 下载,解压放到 `nltk_data/taggers` 存储路径下。
`nltk_data` 存储路径可以通过 `nltk.data.path` 查询。
---
Q5: 本项目可否在 colab 中运行?
A5: 可以尝试使用 chatglm-6b-int4 模型在 colab 中运行,需要注意的是,如需在 colab 中运行 Web UI,需将`webui.py``demo.queue(concurrency_count=3).launch(
server_name='0.0.0.0', share=False, inbrowser=False)`中参数`share`设置为`True`
---
Q6: 在 Anaconda 中使用 pip 安装包无效如何解决?
A6: 此问题是系统环境问题,详细见 [在Anaconda中使用pip安装包无效问题](docs/在Anaconda中使用pip安装包无效问题.md)
---
Q7: 本项目中所需模型如何下载至本地?
A7: 本项目中使用的模型均为`huggingface.com`中可下载的开源模型,以默认选择的`chatglm-6b``text2vec-large-chinese`模型为例,下载模型可执行如下代码:
```shell
# 安装 git lfs
$ git lfs install
# 下载 LLM 模型
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b /your_path/chatglm-6b
# 下载 Embedding 模型
$ git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese /your_path/text2vec
# 模型需要更新时,可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
$ git pull
```
---
Q8: `huggingface.com`中模型下载速度较慢怎么办?
A8: 可使用本项目用到的模型权重文件百度网盘地址:
- ernie-3.0-base-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1CIvKnD3qzE-orFouA8qvNQ?pwd=4wih
- ernie-3.0-nano-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1Fh8fgzVdavf5P1omAJJ-Zw?pwd=q6s5
- text2vec-large-chinese.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1sMyPzBIXdEzHygftEoyBuA?pwd=4xs7
- chatglm-6b-int4-qe.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1DDKMOMHtNZccOOBGWIOYww?pwd=22ji
- chatglm-6b-int4.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1pvZ6pMzovjhkA6uPcRLuJA?pwd=3gjd
- chatglm-6b.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1B-MpsVVs1GHhteVBetaquw?pwd=djay
---
Q9: 下载完模型后,如何修改代码以执行本地模型?
A9: 模型下载完成后,请在 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 文件中,对`embedding_model_dict``llm_model_dict`参数进行修改,如把`llm_model_dict`
```json
embedding_model_dict = {
"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
"ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese"
}
```
修改为
```json
embedding_model_dict = {
"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
"ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
"text2vec": "/Users/liuqian/Downloads/ChatGLM-6B/text2vec-large-chinese"
}
```
# 安装
## 环境检查
```shell
# 首先,确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本
$ python --version
Python 3.8.13
# 如果低于这个版本,可使用conda安装环境
$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8
# 激活环境
$ source activate /your_path/env_name
# 关闭环境
$ source deactivate /your_path/env_name
# 删除环境
$ conda env remove -p /your_path/env_name
```
## 项目依赖
```shell
# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
# 安装依赖
$ pip install -r requirements.txt
```
注:使用 `langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader` 进行非结构化文件接入时,可能需要依据文档进行其他依赖包的安装,请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)
\ No newline at end of file
......@@ -16,37 +16,14 @@
🚩 本项目未涉及微调、训练过程,但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。
## 更新信息
**[2023/04/15]**
1. 重构项目结构,在根目录下保留命令行 Demo [cli_demo.py](cli_demo.py) 和 Web UI Demo [webui.py](webui.py)
2. 对 Web UI 进行改进,修改为运行 Web UI 后首先按照 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 默认选项加载模型,并增加报错提示信息等;
3. 对常见问题进行补充说明。
**[2023/04/12]**
1. 替换 Web UI 中的样例文件,避免出现 Ubuntu 中出现因文件编码无法读取的问题;
2. 替换`knowledge_based_chatglm.py`中的 prompt 模版,避免出现因 prompt 模版包含中英双语导致 chatglm 返回内容错乱的问题。
**[2023/04/11]**
1. 加入 Web UI V0.1 版本(感谢 [@liangtongt](https://github.com/liangtongt));
2. `README.md`中增加常见问题(感谢 [@calcitem](https://github.com/calcitem)[@bolongliu](https://github.com/bolongliu));
3. 增加 LLM 和 Embedding 模型运行设备是否可用`cuda``mps``cpu`的自动判断。
4.`knowledge_based_chatglm.py`中增加对`filepath`的判断,在之前支持单个文件导入的基础上,现支持单个文件夹路径作为输入,输入后将会遍历文件夹中各个文件,并在命令行中显示每个文件是否成功加载。
**[2023/04/09]**
1. 使用`langchain`中的`RetrievalQA`替代之前选用的`ChatVectorDBChain`,替换后可以有效减少提问 2-3 次后因显存不足而停止运行的问题;
2.`knowledge_based_chatglm.py`中增加`EMBEDDING_MODEL``VECTOR_SEARCH_TOP_K``LLM_MODEL``LLM_HISTORY_LEN``REPLY_WITH_SOURCE`参数值设置;
3. 增加 GPU 显存需求更小的`chatglm-6b-int4``chatglm-6b-int4-qe`作为 LLM 模型备选项;
4. 更正`README.md`中的代码错误(感谢 [@calcitem](https://github.com/calcitem))。
**[2023/04/07]**
1. 解决加载 ChatGLM 模型时发生显存占用为双倍的问题 (感谢 [@suc16](https://github.com/suc16)[@myml](https://github.com/myml)) ;
2. 新增清理显存机制;
3. 新增`nghuyong/ernie-3.0-nano-zh``nghuyong/ernie-3.0-base-zh`作为 Embedding 模型备选项,相比`GanymedeNil/text2vec-large-chinese`占用显存资源更少 (感谢 [@lastrei](https://github.com/lastrei))。
## 变更日志
参见 [变更日志](CHANGELOG.md)
## 使用方式
### 硬件需求
- ChatGLM-6B 模型硬件需求
| **量化等级** | **最低 GPU 显存**(推理) | **最低 GPU 显存**(高效参数微调) |
......@@ -65,140 +42,42 @@
### 1. 安装环境
- 环境检查
```shell
# 首先,确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本
$ python --version
Python 3.8.13
# 如果低于这个版本,可使用conda安装环境
$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8
# 激活环境
$ source activate /your_path/env_name
# 关闭环境
$ source deactivate /your_path/env_name
# 删除环境
$ conda env remove -p /your_path/env_name
```
- 项目依赖
```shell
# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
# 安装依赖
$ pip install -r requirements.txt
```
注:使用 langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader 进行非结构化文件接入时,可能需要依据文档进行其他依赖包的安装,请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)
参见 [安装指南](INSTALL.md)
### 2. 设置模型默认参数
在开始执行 Web UI 或命令行交互前,请先检查 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 中的各项模型参数设计是否符合需求。
### 3. 执行脚本体验 Web UI 或命令行交互
执行 [webui.py](webui.py) 脚本体验 **Web 交互**
```shell
$ python webui.py
```
注:如未将模型下载至本地,请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间,至少15G
注:如未将模型下载至本地,请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间,至少15G。
执行后效果如下图所示:
![webui](img/ui1.png)
Web UI 可以实现如下功能:
1. 运行前自动读取`configs/model_config.py``LLM``Embedding`模型枚举及默认模型设置运行模型,如需重新加载模型,可在界面重新选择后点击`重新加载模型`进行模型加载;
2. 可手动调节保留对话历史长度,可根据显存大小自行调节
3. 添加上传文件功能,通过下拉框选择已上传的文件,点击`加载文件`按钮,过程中可随时更换加载的文件
2. 可手动调节保留对话历史长度,可根据显存大小自行调节
3. 添加上传文件功能,通过下拉框选择已上传的文件,点击`加载文件`按钮,过程中可随时更换加载的文件
或执行 [knowledge_based_chatglm.py](cli_demo.py) 脚本体验**命令行交互**
或执行 [knowledge_based_chatglm.py](cli_demo.py) 脚本体验**命令行交互**
```shell
$ python knowledge_based_chatglm.py
```
### 常见问题
Q1: 本项目支持哪些文件格式?
A1: 目前已测试支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,更多文件格式请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)。目前已知文档中若含有特殊字符,可能存在文件无法加载的问题。
Q3: 使用过程中 Python 包`nltk`发生了`Resource punkt not found.`报错,该如何解决?
A3: https://github.com/nltk/nltk_data/raw/gh-pages/packages/tokenizers/punkt.zip 中的 `packages/tokenizers` 解压,放到 `nltk_data/tokenizers` 存储路径下。
`nltk_data` 存储路径可以通过 `nltk.data.path` 查询。
Q4: 使用过程中 Python 包`nltk`发生了`Resource averaged_perceptron_tagger not found.`报错,该如何解决?
A4: 将 https://github.com/nltk/nltk_data/blob/gh-pages/packages/taggers/averaged_perceptron_tagger.zip 下载,解压放到 `nltk_data/taggers` 存储路径下。
`nltk_data` 存储路径可以通过 `nltk.data.path` 查询
参见 [常见问题](FAQ.md)
Q5: 本项目可否在 colab 中运行?
## Demo
A5: 可以尝试使用 chatglm-6b-int4 模型在 colab 中运行,需要注意的是,如需在 colab 中运行 Web UI,需将`webui.py``demo.queue(concurrency_count=3).launch(
server_name='0.0.0.0', share=False, inbrowser=False)`中参数`share`设置为`True`
Q6: 在 Anaconda 中使用 pip 安装包无效如何解决?
A6: 此问题是系统环境问题,详细见 [在Anaconda中使用pip安装包无效问题](docs/在Anaconda中使用pip安装包无效问题.md)
Q7: 本项目中所需模型如何下载至本地?
A7: 本项目中使用的模型均为`huggingface.com`中可下载的开源模型,以默认选择的`chatglm-6b``text2vec-large-chinese`模型为例,下载模型可执行如下代码:
```shell
# 安装 git lfs
$ git lfs install
# 下载 LLM 模型
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b /your_path/chatglm-6b
# 下载 Embedding 模型
$ git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese /your_path/text2vec
# 模型需要更新时,可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
$ git pull
```
Q8: `huggingface.com`中模型下载速度较慢怎么办?
A8: 可使用本项目用到的模型权重文件百度网盘地址:
- ernie-3.0-base-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1CIvKnD3qzE-orFouA8qvNQ?pwd=4wih
- ernie-3.0-nano-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1Fh8fgzVdavf5P1omAJJ-Zw?pwd=q6s5
- text2vec-large-chinese.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1sMyPzBIXdEzHygftEoyBuA?pwd=4xs7
- chatglm-6b-int4-qe.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1DDKMOMHtNZccOOBGWIOYww?pwd=22ji
- chatglm-6b-int4.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1pvZ6pMzovjhkA6uPcRLuJA?pwd=3gjd
- chatglm-6b.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1B-MpsVVs1GHhteVBetaquw?pwd=djay
Q9: 下载完模型后,如何修改代码以执行本地模型?
A9: 模型下载完成后,请在 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 文件中,对`embedding_model_dict``llm_model_dict`参数进行修改,如把`llm_model_dict`
```
embedding_model_dict = {
"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
"ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese"
}
```
修改为
```
embedding_model_dict = {
"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
"ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
"text2vec": "/Users/liuqian/Downloads/ChatGLM-6B/text2vec-large-chinese"
}
```
## DEMO
以问题`chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里,如何实现改进`为例
以问题`chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里,如何实现改进`为例:
未使用 langchain 接入本地文档时:
......@@ -227,6 +106,7 @@ embedding_model_dict = {
>5. 改进模型架构:可以改进 ChatGLM-6B 的模型架构,提高模型的性能和表现。例如,可以使用更大的神经网络或者改进的卷积神经网络结构。
## 路线图
- [x] 实现 langchain + ChatGLM-6B 本地知识应用
- [x] 基于 langchain 实现非结构化文件接入
- [x] .md
......@@ -245,6 +125,7 @@ embedding_model_dict = {
- [ ] 利用 fastapi 实现 API 部署方式,并实现调用 API 的 web ui DEMO
## 项目交流群
![二维码](img/qr_code.jpg)
🎉 langchain-ChatGLM 项目交流群,如果你也对本项目感兴趣,欢迎加入群聊参与讨论交流。
Markdown 格式
0%
您添加了 0 到此讨论。请谨慎行事。
请先完成此评论的编辑!
注册 或者 后发表评论