部署本地大模型,您可以试试以下几种方法哦。 CPU/GPU部署:CPU部署主要是用CPU进行推理,会占用较多内存;GPU部署则是把大模型放到GPU上,适合有GPU且对性能要求较高的场景。您可以根据自己的硬件条件来选择。 源码部署和应用部署:源码部署需要您自行配置Python和开发环境,比较适合有编程基础的朋友;应用部署则是用厂商预...
插一句题外话:Open-webui的官方指导是基于docker的,官方本意是基于docker能提升团队项目效率,提升项目高可用度 ,但是本指导仅用于指导【如何在个人机上部署本地大模型】,因此绕过docker直接部署至Windwos是本指导所选用的方案,如需要部署至Docker请参考上方的官方文档。 2. 安装Python3.11(重要),官方文档中明确介绍了ope...
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh|sh 步骤2:拉取 DeepSeek 模型 Ollama 官方模型库已集成多版本 DeepSeek 模型(需确认模型名称): 支持模型列表 # 示例:拉取 DeepSeek R1 14B 版本(具体名称以官方仓库为准)ollama pull deepseek-r1:14b# 若模型未官方支持,可手动加载 GGUF 格式模型(需提前转换)...
那么，如何搭建和部署一台本地大模型Ai计算机呢？五大核心部件，用户可按需选择。消费级显卡可满足大部分算力需求 不可否认消费级显卡的价格相对专业级计算卡更低廉，即便算力大打折扣也可以满足绝大多数用户的需求。以AI绘图软件Stable Diffusion测试为参考，显然英伟达的消费级显卡一支独大，如果RTX4090性能为标准100%，...
本文和大家分析如何使用ollama部署本地大模型。工具/原料 联想thinkbook14+ Windows11 方法/步骤 1 1、安装好ollama后，我们使用 win + R 键打开命令提示符，点击确定打开命令行；2 2、在命令行输入，ollama run gemma2后等待大模型加载；3 3、我们输入1+1=？测试大模型功能，可以看到大模型正确回答了问题。
想要本地部署,你需要先做两个准备。首先,安装AMD Adrenalin 25.1.1或更新版显卡驱动。 其次,打开lmstudio.ai/ryzenai,并下载LM Studio 0.3.8或更新版本,目前最高版本为0.3.9。 升级驱动并安装好LM Studio软件之后,需要重启电脑以使驱动程序生效。接下来就是模型安装。
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 ...
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 ...
点击右侧的模型选择，下拉框中会显示你已经安装的大模型：目前我只安装了这一个，如果想继续安装其他大模型，可以点击页面上方导航栏中的Models进行选择：（跳转的就是首次挑选模型安装的那个页面）3. 安装cpolar内网穿透 不过我们目前只能在本地局域网内访问刚刚部署的LocalAI来使用AI大模型聊天，如果想不在同一局域网...