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GPT4ALL【部署 01】GPT4ALL模型调用测试(Linux环境+Python代码)

GPT4ALL【部署 01】GPT4ALL模型调用测试(Linux环境+Python代码)


GPT4ALL可以在 Windows、Mac、Ubuntu上直接安装使用,安装步骤简单,这里不再赘述,本文介绍一下在无可视化界面的Linux环境部署调用的流程。

1.初识

官网】有更多的信息可以查看,简介:A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU or internet required.

  • 免费使用(成本低);
  • 本地运行(成本及安全);
  • 具有隐私意识的聊天机器人(安全);
  • 无需 GPU 或互联网(硬件成本低、内网可用)。

特点:

  • 是一个生态系统,用于训练和部署在消费级CPU上本地运行的强大和定制的大型语言模型;
  • 成为任何人或企业都可以自由使用、分发和构建的最佳指令调谐助手式语言模型;
  • GPT4All 模型是一个 3GB - 8GB 的文件,可以下载并插入 GPT4All 开源生态系统软件。Nomic AI 支持和维护这个软件生态系统,以加强质量和安全性,同时带头让任何人或企业轻松训练和部署自己的边缘大型语言模型。

2.环境

2.1 服务器

# 1.查询操作系统版本
cat /etc/os-release
# 查询结果
NAME="openEuler"
VERSION="22.03 (LTS-SP1)"
ID="openEuler"
VERSION_ID="22.03"
PRETTY_NAME="openEuler 22.03 (LTS-SP1)"
ANSI_COLOR="0;31"
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2.2 运行环境

也可以使用AnacondaDocker构建运行环境:

# 2.查询python版本
python -V
# 查询结果
Python 3.9.18

# 3.组件版本
torch==2.1.2
gpt4all==2.2.1.post1
transformers==4.32.1
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3.调用

3.1 代码

官方文档:https://docs.gpt4all.io/

from gpt4all import GPT4All
model = GPT4All("orca-mini-3b-gguf2-q4_0.gguf")
output = model.generate("The capital of France is ", max_tokens=3)
print(output)
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实际使用代码:

from gpt4all import GPT4All
def get_answer_form_model(request):
    # 参数
    req = json.loads(request.body.decode())
    model_name = req['model']
    max_tokens = req['max_tokens']
    question_text = req['question']
    # 调用
    model = GPT4All(model_name=model_name, model_path="/a_model", allow_download=False)
    output = model.generate(question_text, max_tokens=max_tokens)
    print(output)
    return HttpResponse(output)
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3.2 测试

{
    "model": "orca-mini-3b-gguf2-q4_0.gguf",
    "max_tokens": 30,
    "question": "The capital of France is "
}
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100% Paris.
I hope that helps!
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一些离谱的回答:

{
    "model": "baichuan2-7b-chat.Q3_K_L.gguf",
    "max_tokens": 1200,
    "question": "我有6个鸡蛋,碎了2个,煎了2个,吃了2个,还剩下几个?请告诉我为什么?"
}
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首先我们要知道这个问题的描述有些矛盾。
根据问题中的表述:“我有 6 个鸡蛋”、“碎了 2 个" 和 "煎了 2 个", 这意味着你已经使用了4个(碎的+煎的)蛋, 所以剩下的应该是1-3. 
但是接着又说 “吃了 2 个”,这个信息并没有在问题中给出为什么,所以我们需要重新理解问题的描述。
如果“吃”是指把鸡蛋放在其他食物里的话(比如炒饭、煎饼等) ,那么实际上你仍然使用了4颗蛋黄(煎的)和1颗蛋白 (碎的), 所以剩下的应该是5-6. 
因此, 根据不同的解释方式可能剩下几个蛋会有两种情况: 0个或7个。
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4.总结

  • 并非参数量越大越好
  • 答案具有随机性,可能较好也可能较差
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