2024 NVIDIA Summer Camp Day1:构建RAG多模态AI Agent

news/2024/11/14 12:57:18/

下载材料和课件等

课程相关资料下载链接: https://pan.baidu.com/s/15Y-gmsfeYCgKF-M3TJZVgg?pwd=fafe 提取码: fafe  

1.课件
链接:https://pan.baidu.com/s/15JTy9CqnesXSlPiwwrUmjA?pwd=1111 
提取码:1111 

2.phi3量化大模型
链接:https://pan.baidu.com/s/10HqxpkJmSyg-BbBbin8xHg?pwd=1111 
提取码:1111 

部署环境方法 同样是参见:

由于我 本机python是 3.7.4,我安装的miniconda是 Miniconda3-py37_4.9.2-Windows-x86_64.exe。

2024 NVIDIA开发者社区夏令营环境配置指南(Win & Mac)的补充说明-CSDN博客

先进入到课件 目录,再 启动 jupyter-lab,否则会看不到day1这些文件。

首先,在如下网址申请NVIDIA的api key

https://build.nvidia.com/explore/discover

在左侧 Discover,右侧为  Trending Now 中任意点一个模型 ,然后右下方的 Get api key按钮,可以获取一个key,务必把key里内容 copy和保存起来。

PS:如果这个模型(比如 mixtral-8x22b-instruct-v0.1)在下方有  docker的选项卡,则表示其可以按照其中提示通过docker部署。

之后,在登录状态可以在右上方头像处,查看到这个key的余额Credits left。

其中day1主要运行rag1和rag2两个文件

rag1 在运行到 Step6a处可能会报错,如果与langchain-community有关,则添加如下一行代码

!pip install -U langchain-community

在结尾处能够看到《阿凡达》的导演是 詹姆斯卡梅隆,就表示正确 了。

课程录屏,

链接: https://pan.baidu.com/s/110oEsaNSAqbRNpUC0u5VrA?pwd=c9gc 提取码: c9gc 


http://www.ppmy.cn/news/1512790.html

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