OnPrem.LLM 项目使用教程

OnPrem.LLM 项目使用教程

onprem A tool for running on-premises large language models with non-public data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onprem

1. 项目目录结构及介绍

OnPrem.LLM 是一个用于将大型语言模型（LLM）应用于非公开数据的项目。项目目录结构如下：

onprem/
├── .github/               # GitHub 工作流文件
│   └── workflows/
├── docker/                # 容器化相关文件
├── images/                # 项目图片资源
├── nbs/                   # Jupyter 笔记本文件
├── onprem/                # 项目核心代码
├── .gitignore             # Git 忽略文件
├── CHANGELOG.md           # 更新日志
├── CITATION.cff           # 引用信息
├── CONTRIBUTING.md        # 贡献指南
├── LICENSE                # 项目许可证
├── MANIFEST.in            # 打包文件列表
├── MSWindows.md           # Windows 系统相关说明
├── README.md              # 项目说明文件
├── settings.ini           # 配置文件
└── setup.py               # Python 包设置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 setup.py。这个文件定义了如何打包和安装 OnPrem.LLM Python 包。以下是 setup.py 的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='onprem',
    version='0.12.0',
    packages=find_packages(),
    # 其他元数据和选项...
)

要安装 OnPrem.LLM，可以在项目目录下运行以下命令：

pip install .

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 settings.ini。这个文件包含了项目运行所需的配置信息。以下是 settings.ini 的一个示例：

[llm]
# 指定模型路径
model_path = ./onprem_data/model

# 指定向量数据库存储类型，可选 'dense' 或 'sparse'
store_type = dense

# GPU 配置
n_gpu_layers = -1

这个配置文件可以用来设置模型路径、向量数据库类型以及 GPU 配置等。根据实际情况和需求，可以修改这些配置来适应不同的运行环境。在项目启动时，会读取这个配置文件并应用到程序中。

以上就是 OnPrem.LLM 项目的使用教程，包括目录结构介绍、启动文件介绍和配置文件介绍。希望对您使用本项目有所帮助。

onprem A tool for running on-premises large language models with non-public data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onprem