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Project description
开始使用
环境配置完成后,启动步骤为先启动chatchat-server,然后启动chatchat-frontend。 chatchat可通过pypi安装一键启动,您也可以选择使用源码启动。(Tips: 源码配置可以帮助我们更快的寻找bug,或者改进基础设施。我们不建议新手使用这个方式)
pypi安装一键启动
- 安装chatchat
pip install langchain-chatchat -U
注意:chatchat请放在独立的虚拟环境中,比如conda,venv,virtualenv等
已知问题,不能跟xf一起安装,会让一些插件出bug,例如文件无法上传
工作空间配置
操作指令
chatchat-config
Usage: chatchat-config [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
指令` chatchat-config` 工作空间配置
Options:
--help Show this message and exit.
Commands:
basic 基础配置
kb 知识库配置
model 模型配置
server 服务配置
模型服务配置
如果您已经有了一个openai endpoint的能力的地址,可以在configs._model_config.py
文件中MODEL_PLATFORMS直接配置
- platform_name 可以任意填写,不要重复即可
- platform_type 以后可能根据平台类型做一些功能区分,与platform_name一致即可
- 将框架部署的模型填写到对应列表即可。不同框架可以加载同名模型,项目会自动做负载均衡。
自定义平台加载
可以通过 model_providers 提供转换不同平台的接口为openai endpoint的能力
配置CHATCHAT_ROOT文件夹configs中的
model_providers.yaml
文件,即可完成自定义平台加载
vim model_providers.yaml
注意: 在您配置平台之前,请确认平台依赖完整,例如智谱平台,您需要安装智谱sdk
pip install zhipuai
详细配置请参考README.md
初始化知识库
chatchat-kb -r
启动服务
chatchat -a
模型?
chatchat 0.3版本中,为保证平台、模型、及本地服务的兼容,在保证可扩展性的同时,
我们对模型的加载进行了重新设计. chatchat 0.3之后的版本,我们将分离模型加载和服务启动. 您可以使用提供了`openaiEndpoint`任何服务,
可以在`configs._model_config.py`文件中MODEL_PLATFORMS直接配置
部署手册
移步这里 xinference环境配置手册
Project details
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Source Distribution
Built Distribution
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Hashes for langchain_chatchat-0.3.0.20240621.3.tar.gz
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 57048a9e89cddf595df406c247fef70cb4bb41a616ab16c99ade4a1f788b1c86 |
|
MD5 | 43d853fc2602889b1798adcb953f8cc9 |
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BLAKE2b-256 | b2e203d2c621018181359b3e129d28afc9cb67cf327da2c88dba31c1aeb3e2b9 |
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Hashes for langchain_chatchat-0.3.0.20240621.3-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8437e929e88ece6f17b4f131d3e6fe34efef3b48faa5bb2708ec8015ce7af6f7 |
|
MD5 | d91cef41402cf2eac3b2508dd3e4c546 |
|
BLAKE2b-256 | cb2a908e910fc7eec8716a3c0efbe09fc1ea09a6b6176501fffcdacbc7f4ece2 |