angchain-chatchat使用Qwen1.5-1.8B-Chat模型做本地知识库怎么配置model_settings.yaml文件

<think>嗯，用户问的是如何在使用langchain-chatchat时，配置model_settings.yaml文件来使用Qwen1.5-1.8B-Chat模型做本地知识库。首先，我需要回忆一下langchain-chatchat的配置结构，特别是模型设置部分。 用户可能已经安装了langchain-chatchat，但需要知道具体的配置文件修改步骤。Qwen1.5-1.8B-Chat是阿里云的通义千问模型的一个版本，属于1.8B参数的小模型，适合本地部署。需要确认模型的文件路径是否正确，以及相关的参数设置。 首先，model_settings.yaml文件中通常会有LLM模型的配置部分，包括模型路径、设备类型（比如cuda或cpu）、量化设置等。用户需要下载Qwen1.5-1.8B-Chat的模型文件，并放在正确的目录下，然后在配置文件中指定路径。 可能需要注意的几个点：模型名称是否正确对应，比如在配置中的key是否匹配；设备类型是否根据用户的硬件选择，比如用GPU的话需要写cuda；如果显存不够，可能需要启用量化，比如8bit或4bit。另外，模型加载的参数如max_length、temperature等也需要合理设置。 用户可能遇到的问题包括路径错误、模型未正确加载、显存不足等。需要提醒用户检查模型路径是否正确，是否安装了必要的依赖，比如transformers库的版本是否支持Qwen1.5，或者是否需要安装其他库如tiktoken。 另外，可能还需要配置本地知识库的相关部分，比如向量数据库的选择，embedding模型的配置是否正确，是否与Qwen模型兼容。不过用户的问题主要集中在model_settings.yaml的模型配置部分，可能需要分步骤说明如何修改该文件，并给出示例配置。 需要确认langchain-chatchat的版本是否支持Qwen1.5-1.8B-Chat，或者是否需要从源代码安装。如果官方文档中有相关说明，最好参考官方指南，但假设用户需要基于现有知识进行配置，可能需要给出通用的配置方法。 总结步骤应该是：下载模型，修改model_settings.yaml中的LLM配置项，设置正确的路径和设备参数，调整量化选项（如有必要），然后启动服务测试是否正常。同时提醒用户注意依赖库的安装和硬件要求。</think>以下是使用Qwen1.5-1.8B-Chat模型配置Langchain-Chatchat的`model_settings.yaml`文件步骤： ```yaml # 模型基础配置部分 llm_model: qwen1.8b-chat: # 自定义模型标识名 model_name: "Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat" # HuggingFace格式的模型路径 model_path: "/path/to/your/qwen1.5-1.8b-chat" # 本地模型绝对路径 device: "cuda" # 使用GPU加速（如用CPU则改为"cpu"） load_in_8bit: false # 8bit量化加载（显存不足时开启） load_in_4bit: false # 4bit量化加载（显存更小但精度更低） # 高级参数 max_length: 8192 # 最大生成长度 temperature: 0.7 # 生成温度系数 top_p: 0.95 # 核心采样概率 use_streamer: true # 启用流式输出 ``` ### 配置步骤说明： 1. **模型下载**： - 从Huggingface下载模型： ```bash git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat ``` - 或使用镜像站下载 2. **配置文件修改**： - 打开`model_settings.yaml` - 在`llm_model`节点下添加上述配置 - 将`model_path`改为实际存放路径（如`/home/models/Qwen1.5-1.8B-Chat`） 3. **依赖安装**： ```bash pip install transformers>=4.37.0 # 需要支持Qwen1.5架构 pip install tiktoken # 分词依赖 ``` 4. **启动参数**： 在`startup.py`或启动命令中指定模型： ```bash python startup.py -a --model-name qwen1.8b-chat ``` ### 常见问题处理： 1. **显存不足**： - 启用量化配置： ```yaml load_in_8bit: true # 需要bitsandbytes包 ``` - 或改用CPU模式： ```yaml device: "cpu" torch_dtype: "float32" # 显式指定精度 ``` 2. **Tokenizer警告**： 添加特殊配置项： ```yaml trust_remote_code: true # 需要信任远程代码 ``` 完整配置示例可参考项目`docs`目录下的`model_config_example.yaml`文件。建议首次运行时先通过Python交互环境测试模型能否正常加载。