langchain-chatchat嗲用本地模型
时间: 2025-02-11 10:15:20 浏览: 49
### 加载和使用本地模型
为了在 LangChain-Chatchat 中加载并使用本地模型,需遵循特定的配置流程。首先确认本地环境已安装必要的依赖项以及正确设置 Python 虚拟环境[^1]。
#### 设置本地模型路径
确保本地模型文件放置于指定目录下,并记录该位置以便后续引用。对于大多数情况而言,这通常意味着解压缩预训练模型至一固定文件夹内。
```python
model_path = "/path/to/your/local/model"
```
#### 修改配置文件
编辑 `config.yaml` 或其他形式的配置文档来指明所使用的模型来自本地而非远程仓库。具体字段可能依据实际版本有所差异:
```yaml
model:
name: "local_model"
path: "/path/to/your/local/model"
```
#### 更新代码逻辑以支持本地加载
如果默认实现不直接支持从磁盘读取模型,则需要调整源码中的相应部分。此操作涉及更改初始化函数内的参数传递方式,使得程序能够识别新的数据来源。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
```
上述方法适用于基于 Hugging Face Transformers 库构建的应用场景;而对于采用不同框架的情况,请参照官方文档获取更详细的指导说明[^2]。
针对显卡分配问题,在多 GPU 环境下调用本地模型时,可以通过设定环境变量或利用 PyTorch 提供的功能来进行控制。例如通过如下命令行指令提前声明希望使用的设备编号:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 使用第二个GPU
```
或者是在脚本内部动态切换当前活动设备:
```python
import torch
device = torch.device('cuda:1') if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)
```
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