langchain-chatchat 搭配glm或qwen可以运行在aarch64架构的操作系统上吗，如信创麒麟操作系统？安装方式是否有所改变

[Andy1018]

langchain-chatchat 搭配glm或qwen可以运行在aarch64架构的操作系统上吗，如信创麒麟操作系统？安装方式是否有所改变

[dosubot[bot]]

嘿，@Andy1018！很高兴再次见到你呢 😜

是的，Langchain-Chatchat 配合 GLM 或 QWEN 可以在 aarch64 架构的操作系统上运行，例如信创麒麟操作系统。只要 Python 和 Langchain-Chatchat 以及模型（GLM 或 QWEN）所需的库和依赖项在该平台上受支持，安装方法就不会因架构或操作系统而改变。

提供的代码并未包含特定的安装指令或依赖项，这些指令或依赖项可能与 aarch64 架构或信创麒麟操作系统不兼容。代码主要涉及 Python，这是一种跨平台的语言，支持 aarch64 架构。此外，使用 Docker 或类似的容器化工具可以进一步抽象出任何特定于操作系统的问题，前提是信创麒麟操作系统支持 Docker。

然而，重要的是要确保所有依赖项，特别是像 GLM 或 QWEN 这样的深度学习模型的依赖项，都与 aarch64 架构兼容。这包括 TensorFlow 或 PyTorch 这样的库，这些模型可能依赖这些库。TensorFlow 和 PyTorch 都支持 aarch64，但可能需要特定的版本或配置。

总的来说，只要满足依赖项，并且 Langchain-Chatchat 使用的 Python 包与 aarch64 兼容，该软件应该可以在信创麒麟操作系统上运行，而无需改变安装方法。

Langchain-Chatchat 运行所需的特定依赖项包括：

1. pydantic - 用于使用 Python 类型注解进行数据验证和设置管理。
2. fastapi - 一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Python 3.7+ web 框架，基于标准的 Python 类型提示。
3. typing - 支持类型提示（包含在 Python 标准库中）。
4. pathlib - 面向对象的文件系统路径。
5. asyncio - 用于编写使用协程的单线程并发代码，复用套接字和其他资源上的 I/O 访问，运行网络客户端和服务器，以及其他相关原语。
6. os - 各种操作系统接口。
7. concurrent.futures - 启动并行任务。
8. httpx - 一个为 Python 3 提供的全功能 HTTP 客户端，提供同步和异步 API。
9. logging - Python 的日志设施。
10. torch - 一个开源的机器学习库，一个科学计算框架，以及一个基于 Lua 编程语言的脚本语言。

此外，代码引用了几个自定义模块（例如，configs，langchain.chat_models，server.minx_chat_openai，configs.model_config，configs.server_config，server.model_workers，configs.kb_config，configs.prompt_config，server.knowledge_base.kb_cache.base，configs.basic_config）。这些不是标准的 Python 或第三方库，这意味着它们是应用程序或其配置的一部分。要完全了解所有依赖项，需要访问这些自定义模块。

根据提供的上下文，运行 Langchain-Chatchat 所需的 Python 版本是 Python 3.10 或更高版本。这是从 summarize 方法中的条件检查推断出来的：

if sys.version_info < (3, 10):
    loop = asyncio.get_event_loop()
else:
    try:
        loop = asyncio.get_running_loop()
    except RuntimeError:
        loop = asyncio.new_event_loop()

这段代码表明，对于 Python 版本低于 3.10 的，它使用 asyncio.get_event_loop()，而对于 Python 3.10 及以上版本，它试图使用 asyncio.get_running_loop()。asyncio.get_running_loop() 的使用表明，首选 Python 3.10 或更新版本，因为这个函数是在 Python 3.7 中引入的，而且这里的使用模式与 Python 3.10 对运行和管理 asyncio 事件循环的增强相一致。

关于依赖项，特定的版本并未直接在提供的上下文中提及。然而，我们可以从导入语句中推断出所需的依赖项：

• langchain（未提供特定版本）
• configs（未提供特定版本，且不清楚它是自定义模块还是包的一部分）
• sys（标准库，版本与 Python 版本绑定）
• asyncio（标准库，版本与 Python 版本绑定）

要确定 langchain 和任何其他不属于 Python 标准库的外部依赖项的确切版本，通常会查看项目中的 requirements.txt 文件或 setup.py 文件。由于这些在上下文中未提供，我们无法指定这些依赖项的版本。

Sources

• startup.py
• server/utils.py
• server/knowledge_base/kb_summary/summary_chunk.py

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