Ubuntu部署LangChain-Chatchat

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一、环境

OS: Ubuntu 20.04
PyTorch: 2.0.0
Python: 3.8
CUDA: 11.8
GPU: RTX 4090 24GB
CPU: 12 vCPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8352V CPU @ 2.10GHz
RAM: 90GB
硬盘: 180GB
LLM: Chatglm3-6b
Embedding Models: BAAI/bge-large-zh-v1.5
TextSplitter: ChineseRecursiveTextSplitter
Kb_dataset: faiss

启用学术加速：

source /etc/network_turbo

关闭学术加速：

unset http_proxy && unset https_proxy

如果是在Notebook中可以运行下面代码：

import subprocess
import os

result = subprocess.run('bash -c "source /etc/network_turbo && env | grep proxy"', shell=True, capture_output=True, text=True)
output = result.stdout
for line in output.splitlines():
    if '=' in line:
        var, value = line.split('=', 1)
        os.environ[var] = value

二、创建Python运行环境

# 创建Python运行虚拟环境
# 方式一
conda create -p yourParth pythonVersion
# 例如
conda create -p /root/autodl-tmp/llm python=3.8

# 方式二
conda create -n name pythonVersion
# 例如
conda create -n llm python=3.8

三、克隆源码以及安装Python依赖库

1. 激活虚拟环境

conda activate /root/autodl-tmp/llm # 如果用方式一
conda activate llm # 如果用方式二

2. 更新pip

pip3 install --upgrade pip

3. 拉取源码

git clone --recursive https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git

4. 进入目录

cd Langchain-Chatchat

5. 安装全部依赖 （如果不想要安装全部依赖，可以跳过这步）

pip install -r requirements.txt

# 我这里把前三个依赖注释了，并且把fass向量数据库依赖注释了

# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。以下是可选依赖：
- 如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
- 如果要开启 OCR GPU 加速，请安装 rapidocr_paddle[gpu]
- 如果要使用在线 API 模型，请安装对用的 SDK

6. 如果只需运行API，可执行:

pip install -r requirements_api.txt

7. 如果只需运行WebUI，可执行:

pip install -r requirements_webui.txt

四、模型下载

安装好python依赖后，在LangChain源码目录内创建目录model。

mkdir model

安装git和git-lfs。

sudo apt update
sudo apt install git
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install

使用git命令克隆模型到服务器。

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5

五、初始化向量数据库

• 如果您已经有创建过知识库，可以先执行以下命令创建或更新数据库表：

python init_database.py --create-tables

如果可以正常运行，则无需再重建知识库。

• 如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者之前使用的是低于最新master分支版本的框架，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，或者之前的向量库没有开启 normalize_L2，需要以下命令初始化或重建知识库：

python init_database.py --recreate-vs

如果报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'configs.basic_config'

解决方案：

python copy_config_example.py

六、启动

1. 修改加载离线模型

# 修改 vim /root/autodl-tmp/llm/src/Langchain-Chatchat/startup.py
# 是修改 Work 中的模型路径
model_path='/root/autodl-tmp/llm/src/Langchain-Chatchat/model/chatglm3-6b', # 这里写离线模型的绝对路径

2. 修改启动端口

configs/server_config.py

WEBUI_SERVER = {
    "host": DEFAULT_BIND_HOST,
    "port": 6006,
}

3. 启动

python startup.py -a # 启动全部
可选参数包括 -a (或--all-webui), --all-api, --llm-api, -c (或--controller), --openai-api, -m (或--model-worker), --api, --webui，其中：

--all-webui 为一键启动 WebUI 所有依赖服务；
--all-api 为一键启动 API 所有依赖服务；
--llm-api 为一键启动 Fastchat 所有依赖的 LLM 服务；
--openai-api 为仅启动 FastChat 的 controller 和 openai-api-server 服务；
其他为单独服务启动选项。
若想指定非默认模型，需要用 --model-name 选项，示例：

python startup.py --all-webui --model-name Qwen-7B-Chat
更多信息可通过 python startup.py -h 查看。

4. 端口映射

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [e-mail] -p 25229

七、报错信息以及对应的解决方案

初始化向量数据库报错：ModuleNotFoundError: No module named 'configs.basic_config'
执行：python copy_config_example.py
报错：ModuleNotFoundError: No module named 'faiss'
执行：pip install faiss-gpu

八、运行效果

错信息以及对应的解决方案

初始化向量数据库报错：ModuleNotFoundError: No module named 'configs.basic_config'
执行：python copy_config_example.py
报错：ModuleNotFoundError: No module named 'faiss'
执行：pip install faiss-gpu

八、运行效果