本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama_开源大模型本地部署

在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。

大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。

目前的LLM的一个全景图

在本文中，我将演示如何利用LLaMA 7b和Langchain从头开始创建自己的Document Assistant。

背景知识

在这篇文章中，我将展示从头开始创建自己的文档助手的过程，利用LLaMA 7b和Langchain，一个专门为与LLM无缝集成而开发的开源库。

以下是该博客的结构概述，概述了具体的章节，将详细介绍该过程：

1. 设置虚拟环境和创建文件结构。
2. 在你的本地机器上设置LLM。
3. 将LLM与LangChain整合并定制PromptTemplate。
4. 文件检索和答案生成。
5. 使用Streamlit建立应用程序。

1、LangChain

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