llama.cpp:用于将safetensors转换为gguf和量化,量化后可以用cpu运行模型https://github.com/ggerganov/llama.cpp LLVM(可选):用于编译triton https://releases.llvm.org/ 模型:选择好你要微调的大型模型,本案例使用huggingface的unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit 数据集:用hugging face上的弱智吧数据集kigner/ruoz...
大模型侧理论上是需要对模型本身进行测评的,但是本人确实无此资质,所以在此不做对于任何模型的评测。如有需求,可以直接查看CompassArena司南大模型竞技场给出的排行榜,并根据实际情况挑选适合自己的模型。 这里主要讨论用来管理或者快捷部署本地大模型的工具,较为热门的主要包括:Ollama、LM Studio、Xinference等。 Olla...
百度千帆大模型开发与服务平台为开发者提供了丰富的工具和资源,支持大模型的快速部署与微调。通过该平台,开发者可以方便地管理模型版本、优化计算资源,并持续监控与调整模型性能。此外,该平台还支持多模型对接和集成,为开发者提供了更加灵活和高效的解决方案。 五、总结 大模型本地部署与微调是一项复杂而重要的任务,它...
Qwen2.5 全链路模型体验、下载、推理、微调、部署实战! 引言在 Qwen2 发布后的过去三个月里,许多开发者基于 Qwen2 语言模型构建了新的模型,并提供了宝贵的反馈。在这段时间里,通义千问团队专注于创建更智能、更博学的语言模型。今天,Qwen 家… ModelScope小助理 Qwen2.5中的long-context技术 试用地址: https:/...
它支持众多主流大模型,提供丰富的预训练模型选择。同时,支持多种训练算法与精度设定,拥有出色的大模型分析功能,方便直观测试微调成效,且能一键输出微调后的大模型,实用又省心 。开源地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 有需要整合包的请关注我后,私信大模型,无法私信的请留言。
大模型侧工具安装部署实践 这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践,至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢?这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心,是提供智能决策的引擎。它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力,是整个智能应用的心脏,同时,由于这次主题是本地大模型个人知识库,...
基于模型和任务的具体需求，对设置文件进行个性化调整。让数据应用模型更上一层楼。验证存储微调后的模型在测试集上的性能。五、运行本地大模型 Mac系统运行大规模模型。激活模型：合适指令脚本启动模型。利用工具如活动监视器来实时监测中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的利用率，以便对系统性能进行全面监测。问题...
在当今的数字化时代,人工智能模型的应用愈发广泛和深入。Ollama 作为一款出色的大模型,允许用户在本地进行部署和微调,从而更好地满足个性化需求,同时保障数据的隐私性和处理的高效性。以下将为您详细介绍在 Windows 系统中实现这一过程的具体步骤。 一、准备工作 ...
作为Meta发布的最新大模型,Llama3以其卓越的性能和广泛的应用前景,吸引了众多开发者和研究者的关注。本文将详细介绍Llama3模型的本地部署步骤及高效微调方法,帮助读者快速上手这一前沿技术。 一、Llama3模型概述 Llama3是Meta推出的新一代大型语言模型,目前开放了80亿(8B)和700亿(70B)参数版本,具有更强的语言理解...
模型部署时机器学习项目的最后阶段之一,是将训练好的机器学习模型提供给最终用户的途径。需要以下三个步骤: 模型持久化——一般以文件方式持久化 选择适合的服务器加载已经持久化的模型 提高服务接口,拉通前后端数据交流 一般有三种方法 依赖环境直接运行代码,flask框架下使用web提供服务 ...