除了知识库技术,支持本地大语言模型对话是ChatOllama的主要功能。随着大模型的发展,未来部署在PC、移动端的本地大模型将会越来越多,可谓大势所趋 运行量化后的本地大模型如llama3, phi-3等并不用很好的配置,8G显存的Nvida显卡就能跑的比较流畅了,12G、16G以及更高显存的显卡直接起飞 所以总的来说,ChatOllama这个...
Windows:3060以上显卡+8G以上显存+16G内存,硬盘空间至少20G(也可以在 CPU 上运行时基于内存 (RAM) 速度的模型 ,不过推理速度较慢) Mac:M1或M2芯片 16G内存,20G以上硬盘空间 在开始之前,首先我们需要安装Ollama客户端,来进行本地部署Llama3.1大模型(Ollama 是一个便于本地部署和运行大型语言模型(Large Language ...
ollama server 模型会以服务的模式启动。默认运行端口为11434。默认绑定地址为127.0.0.1,即只可本机访问。 部署模型到本地 ollama维护了一个模型库中心。地址为Models ollama pull 模型名称:tag 注意:每个模型可能包含多个tag,一般对应不同的参数规模。如果不指定tag,则默认部署latest版本。一般建议加上tag,即便使用...
选择您想要运行的模型,例如llama2或mistral,通过ollama run llama2或ollama run mistral命令启动模型。模型会开始下载,并自动配置。 示例 ollama run llama2 # 然后输入问题,如: llama2 你是谁? 自定义与配置 Ollama允许用户通过Modelfile自定义模型参数和行为,以满足特定需求。用户可以根据模型文档调整模型参数,如...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
本地部署 AI 大语言模型是指,将 AI 大语言模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上,而不是使用云端服务(如ChatGPT)。这意味着数据处理、计算等任务都是在用户的本地主机上进行的,而不需要通过互联网连接到远程服务器。 本地部署 AI 模型有这几个优势: ...
快速上手Ollama本地部署AI大语言模型。python + gradio 快速搭建便捷交互UI。Ollama模型库:https://ollama.ai/libraryHugging Face模型库:https://huggingface.co/models, 视频播放量 2387、弹幕量 0、点赞数 28、投硬币枚数 10、收藏人数 40、转发人数 6, 视频作者 拉伦
【全网最新】Ollama正式支持Llama 3.2 Vision ,轻松实现本地运行多模态模型图像识别,大模型|大模型微调|大模型部署|LLM 大模型美少女 439 86 20分钟学会微调大模型Qwen2,本地部署+微调法律大模型,效果展示喂饭教程,草履虫都能学会!!! 官方大模型教程 460 106 15分钟手把手教你在RAG中如何选择合适的embedding模...
大语言模型通过oobabooga部署在本地不仅会占用大量的硬盘空间,运行时还会占用很高的GPU资源与显存空间。因此小编建议大家使用机械革命旷世16 Super游戏本。凭借着GeForce RTX4080笔记本电脑GPU能够提供相当高的迭代速度,12GB的大容量显存对于大语言模型来说简直就是绝配。旷世16 Super游戏本标配了32GB的高频DDR5 5600内存,配...
备注:本文在window10系统安装部署。 1.安装Anaconda 官网https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.anaconda.com/ 安装完之后: 创建环境敲入命令:conda create -n Llama python=3.10.9 出现提示输入:y 回车 激活环境输入命令:conda activate Llama ...