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gpt4all 1

LangChain&GPT4All 로컬 CPU 환경에 구현

서론 LangChain을 구현할 때 OpenAI api를 활용하여 LangChain을 구성하는 것이 가장 일반적인 구현 방법이다. 다만, 그럴 경우 사용할 때마다 api키 사용에 대한 돈을 지불해야하며 내가 소유한 데이터를 가지고 질문을 한다면 보안 문제도 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 모델을 로컬 환경에 저장하여서 사용할 수 있는 ‘GPT4All’을 소개하도록 하겠다. GPT4All GPT4All 깃허브에 있는 소개말을 보면 ‘CPU에서 로컬로 실행되는 오픈 소스 어시스턴트 스타일의 대규모 언어 모델’이다. 실제로 M1 CPU환경에서 ‘orca-mini-3b.ggmlv3.q4_0’모델로 테스트 했을 때 1분내외로 작동했다. 물론 이를 OpenAi api를 활용하는 것과 비교하면 당연히 느리지만 ..

NLP 2023.07.24
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멀티모달, 딥러닝, local, qwen-2.5-vl, NLP, 코드제공, LLM, pdf parser, pdfplumber, deepseek, 자동 보고서 작성, ollama, pdf 서식 추출, langchain, pdfminer, AI, qwen2.5-vl, ai 문서 자동화, langgraph, qwen3,

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