ラマ 270bを使用してGPT Bankerを再構築しました...驚くべき結果が得られました（LLM RAG）
目次
- イントロダクション
- ラマ 270b とは
- ラマ Banker の構築
- ラマ Banker のモデルの取得
- 依存関係のインストール
- モデルの読み込み
- メタの重みにアクセスするための手続き
- モデルとトークナイザの設定
- GPU の設定
- モデルの生成と出力
- OpenAI のテキスト生成モデルの使用
- 文書ベクトルの取り扱い
- ラマ Index の使用
- ラマ Index の設定
- ドキュメントのロードとクエリ
- ラマ 2 のクエリ
- ストリームリットによるアプリの作成
- ポートフォワーディングの設定
- キャッシングの実装
- アプリのデバッグとテスト
イントロダクション
この記事では、「ラマ 270b」というオープンソースの情報検索・要約技術を使用して、金融業界のデータ解析や会計帳簿の自動化など、さまざまなタスクを行う方法について説明します。ラマ 270bは、シングルGPU上で動作し、様々なタスクに対応することができます。本記事では、ラマ Bankerと呼ばれるラマ 270bを使用した自動化モデルの構築と活用方法に焦点を当てています。
ラマ 270b とは
ラマ 270bは、オープンソースの情報検索・要約技術です。この技術は、自然言語処理を利用して、テキストデータから情報を抽出し、要約や分析を行うことができます。ラマ 270bは、一般的な質問応答や要約のタスクを高速かつ効率的に実行することができるため、AIの応用範囲を広げるための強力なツールとして利用されています。
ラマ Banker の構築
ラマ Bankerは、ラマ 270bを使用した自動生成エンジンです。このエンジンは、金融データの解析や要約、会計帳簿の自動化など、さまざまな金融業界のタスクを自動化することができます。ラマ Bankerは、シングルGPU上で効率的に動作し、高速な処理速度を実現します。
ラマ Banker のモデルの取得
ラマ Bankerのモデルは、オープンソースのモデルであるため、自由に使用することができます。モデルの取得方法は以下の手順で行います。
- PyTorchとその他の依存関係をインストールします。
- モデルのダウンロードとウェイトの取得のために、Hugging Faceのアクセストークンを取得します。
- モデルを指定したディレクトリに保存します。
依存関係のインストール
ラマ Bankerを動作させるためには、いくつかの依存関係をインストールする必要があります。以下の手順でインストールを行います。
- PyTorchのコマンドを使用して、必要な依存関係をインストールします。
- LangChainとTransformersなどの関連ライブラリをインストールします。
- SentencePieceとSentenceTransformersなどのオープンソースの埋め込みモデルもインストールします。
モデルの読み込み
ラマ Bankerのモデルを読み込むためには、以下の手順を実行します。
- モデルの名前を指定する変数を作成します。
- ハグフェースのアクセストークンを指定する変数を作成します。
- モデルの読み込みと設定を行います。
メタの重みにアクセスするための手続き
ラマ Bankerのモデルには、メタの重みにアクセスする必要があります。アクセスするためには以下の手続きが必要です。
- アクセスを許可されるために、メタのウェブサイトにアカウントを作成します。
- アカウントの承認が取れたら、モデルをダウンロードして使用することができます。
モデルとトークナイザの設定
ラマ Bankerのモデルとトークナイザを設定するためには、以下の手順を実行します。
- トークナイザの名前とモデルの名前を指定する変数を作成します。
- トークナイザとモデルの設定を行います。
GPU の設定
ラマ Bankerを効率的に実行するためには、GPUを使用する必要があります。以下の手順でGPUの設定を行います。
- モデルをGPUで実行するために、モデルをGPUデバイスに送ります。
- テキストのストリーミングを使用するために、テキストストリーマーを導入します。
モデルの生成と出力
ラマ Bankerを使用して、テキストデータを生成し、出力する方法について説明します。
- テキストの生成には、モデル.generate関数を使用します。
- 生成したテキストをデコードするために、トークナイザ.dcodeメソッドを使用します。
OpenAI のテキスト生成モデルの使用
ラマ Bankerにおいて、OpenAIのテキスト生成モデルを使用する方法について説明します。
- OpenAIのテキスト生成モデルをラマ Bankerに組み込むためには、ラマ Bankerのワークフローにモデルを組み込む必要があります。
文書ベクトルの取り扱い
ラマ Bankerにおいて、文書のベクトルを取り扱う方法について説明します。
- ラマ Indexを使用して、文書ベクトルを取り扱います。
- ラマ Indexの設定を行います。
ラマ Index の使用
ラマ Bankerにおいて、ラマ Indexを使用して文書をロードし、クエリを行う方法について説明します。
- ラマ Indexを使用して、文書をロードします。
- ラマ Indexを使用して、クエリを行います。
ドキュメントのロードとクエリ
ラマ Bankerにおいて、ドキュメントのロードとクエリを行う方法について説明します。
- ドキュメントをロードするためには、Simple Direct Readerを使用します。
- ドキュメントをクエリするためには、ラマ IndexのQuery Engineを使用します。
ラマ 2 のクエリ
ラマ Bankerにおいて、ラマ 2を使用してクエリを行う方法について説明します。
- ラマ 2を使用して、クエリエンジンを取得します。
- ラマ 2を使用して、クエリを行います。
ストリームリットによるアプリの作成
ラマ Bankerを使用して、自動生成アプリを作成する方法について説明します。
- ストリームリットを使用して、アプリのタイトルとプロンプトバーを作成します。
- モデルのクエリを行うために、ストリームリットの関数を使用します。
ポートフォワーディングの設定
ラマ Bankerのアプリを外部からアクセスできるようにするために、ポートフォワーディングの設定を行います。
- TCPマッピング機能を使用して、ポートフォワーディングを設定します。
キャッシングの実装
ラマ Bankerにおいて、キャッシングを実装する方法について説明します。
- st.cacheリソースデコレータを使用して、キャッシングを実装します。
アプリのデバッグとテスト
ラマ Bankerのアプリのデバッグとテスト方法について説明します。
- アプリのエラーをデバッグし、問題を特定します。
- エラーの修正と再テストを行います。
ハイライト
- ラマ 270bは、オープンソースの情報検索・要約技術です。
- ラマ Bankerは、金融業界のタスクを効率的に自動化するエンジンです。
- ラマ Bankerを使用するためには、依存関係のインストールが必要です。
- ラマ Bankerのモデルの取得には、Hugging Faceのアクセストークンが必要です。
- ラマ Bankerのモデルとトークナイザの設定を行います。
- ラマ Bankerは、GPUを使用して高速な処理速度を実現します。
- ラマ Bankerは、OpenAIのテキスト生成モデルを組み込むことも可能です。
- ラマ Indexを使用して、文書ベクトルを取り扱うことができます。
- ラマ Indexを使用して、ドキュメントのロードとクエリを行います。
- ストリームリットを使用して、ラマ Bankerの自動生成アプリを作成することができます。
FAQ
Q: ラマ Bankerはどのようなタスクに使用することができますか？
A: ラマ Bankerは、金融業界のタスクを自動化するために使用することができます。具体的には、金融データの解析や要約、会計帳簿の自動化などが挙げられます。
Q: ラマ Bankerのモデルはどこから入手できますか？
A: ラマ Bankerのモデルはオープンソースであり、自由に使用することができます。モデルはHugging Faceのウェブサイトからダウンロードすることができます。
Q: ラマ BankerのモデルはGPUを使用して動作しますか？
A: はい、ラマ BankerのモデルはGPUを使用して高速な処理速度を実現します。GPUを搭載した環境での使用を推奨します。
Q: ラマ Indexを使用しなくても、ラマ Bankerを使用することはできますか？
A: はい、ラマ Indexはオプションの機能です。ラマ Bankerを使用するためには、ラマ Indexの設定が必要ですが、ラマ Indexを使用しなくてもラマ Bankerを単体で使用することは可能です。
Q: ラマ Bankerの自動生成アプリはどのように作成しますか？
A: ラマ Bankerの自動生成アプリは、Pythonのストリームリットフレームワークを使用して作成することができます。必要なモデルと関連ライブラリをインストールし、アプリのコードを作成することで、自動生成アプリを作成することができます。
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