赋能文本对话：在浏览器的生态系统下基于LLaMA体验REPL

2023-10-09 12:29:44

揭开在浏览器中使用 LLaMA 的 REPL 面纱

在当今快节奏的技术世界中，我们寻求灵活且交互式的方式来与先进的语言模型（LLM）进行交互。REPL（读作 "Repl"），全称 Read-Eval-Print Loop，应运而生，为我们在 LLaMA 上畅行无阻地探索语言处理的神奇世界提供了一个窗口。

什么是 REPL？

REPL 是一个交互式环境，允许您在实时输入代码、接收结果并迭代改进的同时探索算法。凭借这种即时反馈，REPL 为我们提供了快速原型设计、调试代码和释放 LLaMA 潜能的理想平台。

在 Gradio UI 中使用 LLaMA REPL

借助 Gradio UI，一种直观的浏览器界面，我们可以轻松地在 LLaMA 上运行 REPL。以下步骤将引导您完成设置过程：

安装必需的软件包：

pip install sentence-transformers chromadb langchain

创建 Gradio 应用程序：
```
gradio app
```

在 app.py 文件中添加代码：

import gradio as gr
import sentence_transformers as st
import chromadb as db
import langchain as lc

# 加载 LLaMA 模型
model = st.SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

# 创建数据库连接
conn = db.connect('sqlite:///data.db')

# 创建 RAG 模型
rag = lc.RAG(model, conn)

# 定义 REPL 函数
def repl(prompt):
  # 生成回复
  response = rag.generate(prompt)

  # 返回回复
  return response

# 创建 Gradio 应用程序
app = gr.Interface(fn=repl, inputs="text", outputs="text")

# 启动 Gradio 应用程序
app.launch()