GPT4ALL：终极开源大语言模型解决方案

今天golang学习网给大家带来了《GPT4ALL：终极开源大语言模型解决方案》，其中涉及到的知识点包括等等，无论你是小白还是老手，都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言，若是看完有所收获，也希望大家能多多点赞支持呀！一起加油学习~

现在有越来越多的开源语言模型生态系统正在出现，这些生态系统为个人提供综合资源，使他们可以创建用于研究和商业目的的语言应用程序。

本文深入研究GPT4ALL，它通过提供全面的搭建模块，使任何人都能开发类似ChatGPT的聊天机器人，从而超越了特定的使用案例。

什么是GPT4ALL项目？

使用最先进的开源大型语言模型时，GPT4ALL能够提供所需的所有支持。它可以访问开源模型和数据集，使用提供的代码训练和运行它们，使用Web界面或桌面应用程序与它们交互，连接到Langchain后端进行分布式计算，并使用Python API进行轻松集成。

开发人员最近推出了Apache-2许可的GPT4All-J聊天机器人，该机器人在大量精心策划的助手交互语料库上进行了训练，包括单词问题、多轮对话、代码、诗歌、歌曲和故事。为了使其更易于访问，他们还发布了Python bindings和一个聊天UI，使几乎所有人都可以在CPU上运行该模型。

可以通过在桌面上安装本地的聊天客户端来自己尝试。

• Mac/OSX（https://gpt4all.io/installers/gpt4all-installer-darwin.dmg）
• Windows（https://gpt4all.io/installers/gpt4all-installer-win64.exe）
• Ubuntu（https://gpt4all.io/installers/gpt4all-installer-linux.run）

之后，运行GPT4ALL程序并下载自己选择的模型。也可以在这里（https://github.com/nomic-ai/gpt4all-chat#manual-download-of-models）手动下载模型，并将其安装在GUI中模型下载对话框所指示的位置。

使用GPT4ALL在笔记本电脑上的体验较佳，获得了快速且准确的反馈。此外，GPT4ALL对用户很友好，即使是非技术人员也可以使用。

GPT4ALL Python客户端

GPT4ALL有Python、TypeScript、Web Chat interface和Langchain后端。

在本节中，我们将研究使用nomic-ai/pygpt4all访问模型的Python API。

1. 使用PIP安装Python GPT4ALL库。

<code>pip install pygpt4all</code>

2. 从http://gpt4all.io/models/ggml-gpt4all-l13b-snoozy.bin下载GPT4All模型，也可以在这里（https://github.com/nomic-ai/gpt4all-chat#manual-download-of-models）浏览其他模型。
3. 创建文本回调函数，加载模型，并向mode.generate()函数提供一个提示，以生成文本。查阅库的文档（https://nomic-ai.github.io/pygpt4all/）以了解更多信息。

<code>from pygpt4all.models.gpt4all import GPT4Alldef new_text_callback(text):print(text, end="")model = GPT4All("./models/ggml-gpt4all-l13b-snoozy.bin")model.generate("Once upon a time, ", n_predict=55, new_text_callback=new_text_callback)</code>

此外，可以使用转换器下载和运行推理。只需提供模型名称和版本。正在使用最新、改进的v1.3-groovy模型进行访问，如本文示例所示。

<code>from transformers import AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nomic-ai/gpt4all-j", revisinotallow="v1.3-groovy")</code>

入门指南

资源库nomic-ai/gpt4all提供源代码、模型权重、数据集和文档，可供训练和推理使用。你可以先尝试一些模型，然后使用Python客户端或LangChain进行集成。

GPT4ALL为我们提供了一个CPU量化的GPT4All模型检查点。要访问它，我们必须：

• 从Direct Link或[Torrent-Magnet]下载gpt4all-lora-quantized.bin文件。
• 克隆这个资源库，并将下载的bin文件移到chat文件夹。
• 运行适当的命令来访问该模型：
• M1 Mac/OSX：cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1

• Linux：cd chat;./gpt4all-lora-quantized-linux-x86

• Windows（PowerShell）：cd chat;./gpt4all-lora-quantized-win64.exe

• Intel Mac/OSX：cd chat;./gpt4all-lora-quantized-OSX-intel

也可以前往Hugging Face Spaces，并试用Gpt4all的演示。

图片来自Gpt4all

资源：

• 技术报告：GPT4All-J: An Apache-2 Licensed Assistant-Style Chatbot（https://static.nomic.ai/gpt4all/2023_GPT4All-J_Technical_Report_2.pdf）
• GitHub：nomic-ai/gpt4all（https://github.com/nomic-ai/gpt4all）
• Python API：nomic-ai/pygpt4all（https://github.com/nomic-ai/pygpt4all）
• 模型：nomic-ai/gpt4all-j（https://huggingface.co/nomic-ai/gpt4all-j）
• 数据集：nomic-ai/gpt4all-j-prompt-generations（https://huggingface.co/datasets/nomic-ai/gpt4all-j-prompt-generations）
• Hugging Face演示：Gpt4all（https://huggingface.co/spaces/Monster/GPT4ALL）
• ChatUI：nomic-ai/gpt4all-chat: gpt4all-j chat（https://github.com/nomic-ai/gpt4all-chat）
• GPT4ALL后端：GPT4ALL - ????LangChain 0.0.154（https://python.langchain.com/en/latest/modules/models/llms/integrations/gpt4all.html）

本篇关于《GPT4ALL：终极开源大语言模型解决方案》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！