大模型技术学习系列(4): langchain+ollama构建本地大模型应用

        在之前的文章中,我们从大模型一直讲到了RAG。很多内容都是概念性的。那如果我们想要在本地常识搭建这样一个知识库来实践一下,那么要怎么做呢?本文将详细讲述在个人电脑上搭建本地知识库的详细过程。由于内容较多,将会分成2篇文章来进行讲解。

目标

        在本地个人电脑上搭建一个基于大模型的本地知识库。在这个过程中能够实践并学习:

  1. 如何在本地部署运行大模型

  2. 如何基于大模型开发应用程序

  3. 如何利用RAG构建本地知识库

资源准备

        要实现这个目标,需要考虑几个问题:

  1. 如何在本地设备上部署大模型?能部署哪些大模型?

  2. 应该如何基于大模型构建应用?

  3. 如何构建RAG应用?

        对于问题1,我们需要一个大模型,这个大模型相对于正常大模型而言比较小,以满足能在我们本地设备上跑起起来的需求(CPU only),同时我们需要寻找一个工具,这个功能最好是能够帮助我们快速的下载,部署运行大模型。对于问题2,3我们应当寻找一个AI应用构建的框架,来帮我们快速集成大模型,构建应用。

本章会主要完成1,2

LLaMA

        LLaMA(英语:Large Language Model Meta AI)是Meta AI公司于2023年2月发布的大型语言模型。它训练了各种模型,这些模型的参数从70亿到650亿不等。LLaMA的开发人员报告说,LLaMA运行的130亿参数模型在大多数NLP基准测试中的性能超过了更大的、具有1750亿参数的GPT-3提供的模型,且LLaMA的模型可以与PaLMChinchilla等最先进的模型竞争。虽然其他强大的大语言模型通常只能通过有限的API访问,但Meta在非商业许可的情况下发布了LLaMA的模型权重,供研究人员参考和使用。2023年7月,Meta推出LLaMA2,这是一种可用于商业应用的开源AI模型。2024年4月18日,Meta发布了Llama 3。

        在LLaMA中,有各种不同参数大小的模型可供选择,非常适合用来

### LangChain, ChatChat 和 Ollama 的集成与使用 #### 集成概述 LangChain 是一种用于构建语言模型应用程序的框架,而 ChatChat 则是一个基于 LangChain 构建的具体应用工具。通过结合 Ollama 提供的语言模型支持,可以实现强大的本地化知识处理能力以及对话功能[^1]。 #### 安装环境准备 为了成功部署此组合解决方案,需先创建独立 Python 虚拟环境并安装所需依赖项: ```bash Conda create -n Langchain python=3.9 conda activate Langchain pip install langchain-chatchat -U ``` 随后进入项目目录完成初始化操作,在 Linux 或 MacOS 下设置路径变量如下所示;对于 Windows 用户则稍作调整即可适用。 ```bash cd Langchain-Chatchat-master/libs/chatchat-server/chatchat/ export CHATCHAT_ROOT=/path/to/chatchat_data # 对于Linux/MacOS系统 set CHATCHAT_ROOT=C:\path\to\chatchat_data # 对于Windows系统 ``` 接着执行初始化脚本及相关配置更改工作以适应个人需求场景下的参数设定情况。 ```bash chatchat init # 初始化程序 # 编辑配置文件来指定使用的OLLAMA模型版本等细节选项... chatchat kb -r # 清理重置已有知识库数据结构状态以便重新加载最新内容资源到内存当中去存储起来待后续调用查询分析之用处所在之处所为何物也即如此这般而已矣乎哉耳焉者也欤耶兮夫然否焉? ``` 当一切准备工作就绪之后便可正式启动服务端监听来自客户端发起的各种请求消息交互过程中的每一个环节步骤都至关重要不可忽视遗漏任何一个细枝末节部分才行哦亲们记住啦哈~当然在此之前还有一点非常重要那就是确保已经正确启用了对应的Ollama后台进程并且下载完毕所需要的预训练权重文件咯因为只有这样才能让整个链条正常运转起来发挥其应有的作用效果嘛不是吗?所以赶紧检查一下吧朋友们! ```bash ollama list # 查看当前可用的所有模型列表信息确认无误后再继续往下走下一步骤动作哟~ chatchat start -a # 启动服务器绑定地址等相关网络通信接口端口参数定义等内容设置合理范围之内安全可靠高效稳定运行才是王道啊同志们加油干吧!!! ``` #### 使用说明 在实际运用过程中可根据具体业务逻辑编写相应的 API 接口或者图形界面等方式让用户能够方便快捷地访问这些强大功能所带来的便利体验感十足的好不好呀嘿嘿嘿~ 另外值得注意的一点就是关于性能优化方面的问题也需要引起足够的重视程度才行呢比如说可以通过增加缓存机制减少重复计算次数从而提高响应速度降低延迟时间等等措施都是很有必要的噢! 最后提醒大家一句记得定期更新维护各个组件之间的兼容性和稳定性关系密切联系紧密合作共同进步成长壮大成为更好的自己好吗各位小伙伴们? --- ### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的 Python 实现例子供大家参考学习借鉴: ```python from langchain.llms import Ollama def get_ollama_response(prompt_text): llm = Ollama(model="qwen2-7b") response = llm(prompt=prompt_text) return response if __name__ == "__main__": user_input = input("请输入您的问题:") answer = get_ollama_response(user_input) print(f"AI的回答是:{answer}") ``` 以上便是利用 LangChain 中封装好的 Ollama 类快速获取目标模型预测结果的一个基本方法演示教程啦希望可以帮助到正在探索这条技术路线的新手小白们早日入门掌握核心技术要点突破自我极限挑战未知领域成就非凡人生梦想之路越走越宽广无限美好未来等着你们去创造属于自己的辉煌篇章吧少年少女们冲鸭💪🔥✨🎉🎊🎈🎁🏆👏👍👌🌟💫🌈💖💕💞💝💘💌💋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋👋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