要将本地部署的大模型提供为API服务,你可以按照以下步骤进行: 使用Ollama 下载与安装: 从Ollama官网下载并安装Ollama。 安装完成后,可以通过命令行界面(CLI)进行操作。 检测安装: 使用命令ollama --version来检测安装是否成功。 修改默认模型下载位置(可选): 如果默认位置空间不足,可以通过设置环境变量OLLAMA_MODEL...
import torch from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 加载模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('path_to_your_model') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('path_to_your_model') # 将模型移至GPU(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_...
无成本部署本地大模型供外网访问,核心是使用 Cloudflare Tunnel,本地ollama提供api服务,通过内网穿透实现外网访问。Cloudflare Tunnel:通过Cloudflare的内网穿透服务,帮助我们将本地的服务暴露到外网,避免需要公网IP。brew install cloudflare创建 Tunnel 配置文件:
二、API接口部署 API接口是与模型进行交互的重要方式之一。下面将介绍如何部署ChatGlm系列模型的API接口: 编写API接口代码:使用Flask、Django等框架编写API接口代码,实现与模型的交互逻辑。接口需要支持接收用户输入的文本,并返回模型的输出结果。 加载模型:在API接口代码中加载ChatGlm系列模型的权重文件,确保模型能够正常运...
Xinference 是一个用于在边缘设备上部署机器学习模型的开源框架。它专注于优化模型的推理性能,并支持多种类型的模型,包括深度学习模型。以下是使用 Xinference 在本地部署模型的一般步骤: 步骤1: 准备环境 首先,确保你的系统满足 Xinference 的要求,并安装所有必要的依赖项。
面向企业级的本地部署落地方案,大模型、数据库等API化部署发布者 关注 我是蔚小北 毕业于北京航空航天大学 2018年开始学习深度学习、自动驾驶等先后于航空、商业航天负责数字化 2024年开始全部投入AI落地技术推广 展开 课程概述 评论(7) 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功...
介绍如何快速在本地Windows电脑上部署Meta AI最新开源的Llama3及Llama3.1大模型,以供自媒体和技术人员使用,抓住技术变现的机会。 02 操作难度 适合非程序员、产品经理等普通人,按照文章步骤即可完成部署。 03 建议电脑配置 操作系统:Windows10或Windows11 CPU:I5及以上 内存:8G,16G更佳 硬盘:100G ...
清华大学开发的ChatGlm系列大模型(包括ChatGlm-6b、ChatGlm2-6b和ChatGlm3-6b)以其出色的性能和广泛的应用场景受到了广泛关注。本文将详细介绍如何在本地部署这些大模型,包括API接口的搭建、Demo界面的制作以及流式与非流式处理的具体实现步骤。 一、准备工作 在部署ChatGlm系列大模型之前,需要先准备好以下工作: ...
DeepSeek 的三种使用方法效果对比 DeepSeek 本地部署、官方 App 、Api 调用 70b 大模型效果对比一条视频告诉你,没有很好的服务器,建议一律用官方的,除非你要在本地做知识库,可以考虑本地部署。至于 api也算个性化的 - 波波班主任于20250203发布在抖音,已经收获了8.1万