Ollama是一种命令行界面 (CLI) 工具,可快速操作大型语言模型, 支持在 Windows、Linux 和 MacOS 上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如 Qwen 模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括跨平台支持、丰富的模型库、支持用户上传自己的模型、支持多 GPU 并行推理...
这段代码将加载ChatGLM3模型,并使用模型生成一段回复。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。 三、总结 本文详细介绍了如何在本地部署清华大模型ChatGLM3,包括硬件配置、安装依赖环境、下载代码和模型以及运行模型等步骤。通过本地部署ChatGLM3,你可以充分利用其强大的对话能力和广泛的应用场景,为自己的项目或应...
目前支持多达15款大模型的本地部署,包括llama2系列,google的gemma系列以及其他的主流大模型。 ollama不仅支持windows系统,还支持Mac系统和linux系统。 接下来介绍具体安装方法,以mac为例, 第一步,进入ollama官网,下载ollama安装包 第二步,安装ollama工具 第三步,在终端中运行你想部署的大模型,我们以lllama2为例...
1,启动和加载大模型。 点击左下windows——单击Ollama图标启动客户端 客户端启动成功后会在右下角出现图标 然后我们按下快捷键win+x打开快速访问菜单,点击windows powershell。 我们以目前meta最新发布的开源大模型llama3为例,在windows powershell 输入ollama run llama3命令 如果是第一次运行,ollama将自动下载相关...
本次以UM780XTX为例,看看如何进行本地大语言模型(LLM)部署。 第一步、确认设备Bios更新至最新以及安装驱动 驱动下载地址https://www.minisforum.com/new/support?lang=cn#/support/page/download/95 确认在Windows11系统下安装官网的AMD IPU驱动 更新bios至1.05版本 ...
周刊的投稿通道已开放,请在 Github 项目中提交 issue:https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly 文章&教程 本地部署开源大模型的完整教程:LangChain + Streamlit+ Llama (英) 一篇步骤清晰的教程,它使用 LangChain 及 Facebook 开源的 LLaMA 大语言模型搭建了一个基于文档的问答助手,另外使用 Streamlit 构建...
二、如何拥有属于自己的本地大模型呢? 经过博主深入评估和多次测试,为您推荐以下解决方案: 使用Llama3:8b 作为模型 通过Ollama 部署 利用Llama.cpp 进行量化优化 采用Unsloth 进行模型训练和微调 三、为什么要选择这个方案? 1、Llama3:8b 低算力需求和成本:Llama3:8b 对计算资源的需求较小,运营成本低。
首先需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型 在下载页面点击Windows，然后点击下载按钮。下载完成后，双击下载的安装程序。点击Install进行安装。安装完成后，双击ollama客户端自动打开Windows Power Shell，如果没有自动弹出，也可以手动打开cmd，这里打开cmd为例：我们在终端中输入ollama，它会显示出当前这...
#AI 如何将AI人工智能大语言模型部署到本地来使用,看我使用Docker方法,5分钟实现大语言模型在Linux上的部署。#云计算 #Docker #人工智能 #Linux - Linux云计算运维于20240808发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
如何在服务器上通过ollama部署本地大模型 第一步:下载离线的ollama安装包 curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz 第二步:加压安装包到指定的目录 sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz ...