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jinchat-server
提交 b2917b00 作者: Calcitem
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Splice README.md

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CHANGELOG.md 0 → 100644
## 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) 和 [@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. 在`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. 在`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) 和 [@myml](https://github.com/myml)) ；
2. 新增清理显存机制；
3. 新增`nghuyong/ernie-3.0-nano-zh`和`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))。
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FAQ.md 0 → 100644
### 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`中`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`和`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`和`llm_model_dict`参数进行修改，如把`llm_model_dict`从
```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"
}
```
INSTALL.md 0 → 100644
# 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
README.md
...@@ -16,37 +16,14 @@ ...@@ -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。 🚩 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 ## 变更日志
**[2023/04/15]** 参见 [变更日志](CHANGELOG.md)。
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) 和 [@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. 在`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. 在`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) 和 [@myml](https://github.com/myml)) ；
2. 新增清理显存机制；
3. 新增`nghuyong/ernie-3.0-nano-zh`和`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))。
## 使用方式 ## 使用方式
### 硬件需求 ### 硬件需求
- ChatGLM-6B 模型硬件需求 - 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） | | **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 @@ ...@@ -65,140 +42,42 @@
### 1. 安装环境 ### 1. 安装环境
- 环境检查 参见 [安装指南](INSTALL.md)。
```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)
### 2. 设置模型默认参数 ### 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。 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 ### 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** 执行 [webui.py](webui.py) 脚本体验 **Web 交互**
```shell ```shell
$ python webui.py $ 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： 执行后效果如下图所示：
![webui](img/ui1.png) ![webui](img/ui1.png)
Web UI 可以实现如下功能： Web UI 可以实现如下功能：
1. 运行前自动读取`configs/model_config.py`中`LLM`及`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； 1. 运行前自动读取`configs/model_config.py`中`LLM`及`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 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 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 ```shell
$ python knowledge_based_chatglm.py $ python knowledge_based_chatglm.py
``` ```
### 常见问题 ### 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`中`demo.queue(concurrency_count=3).launch( 以问题`chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里，如何实现改进`为例：
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`和`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`和`llm_model_dict`参数进行修改，如把`llm_model_dict`从
```
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
未使用 langchain 接入本地文档时： 未使用 langchain 接入本地文档时：
...@@ -227,6 +106,7 @@ embedding_model_dict = { ...@@ -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。 >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 ## 路线图
- [x] 实现 langchain + ChatGLM-6B 本地知识应用 - [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] 基于 langchain 实现非结构化文件接入
- [x] .md - [x] .md
...@@ -245,6 +125,7 @@ embedding_model_dict = { ...@@ -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 - [ ] 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 ## 项目交流群
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