五、部署与优化 将训练好的大模型部署到本地知识库系统中,并进行性能优化和系统监控。千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的部署选项和监控工具,能够帮助您快速部署并持续优化知识库系统。通过优化系统性能和提高稳定性,可以确保知识库的高效运行和可靠服务。 六、测试与迭代 经过初步部署后,需要对知识库系统进行测试和...
Ollama是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。 Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架,提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还被设计为适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言...
一是因为之前其实已经有过相关涉猎了,如之前有尝试过基于Ollama+AnythingLLM轻松打造本地大模型知识库,这篇文章放在整个互联网上同类型里面也算是比较早发表的,可惜事后尝试总觉得效果不如人意,缺乏自定义能力,因此想多研究几个开源工具,进行对比选型,找出更符合自己要求的。 二是因为最近同事也拜托我给她的新电脑搭...
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,所以大模型的安装、配置、优化和部署是首要步骤,也是确保知识库工具能够顺畅运行的基石。 随后才转到知识库侧,是因为知识库是大模型应用的扩展和优化层,它们是模型与业务场景的桥梁。知识库...
当然,如果并不奢求高质量的回答,只是想要一个AI来聊天,家里的家用电脑完全可以本地部署一个DeepSeek 1.5b!它可以在CPU环境下运行,比如UP主的这台办公主机,使用i5-9400F的CPU,可以非常流畅地运行DeepSeek 1.5b模型,甚至还可以跑一跑7b。如果家里有高性能的主机,可以部署一个32b或70b,这样可以让它成为你的一大帮...
本方案旨在利用Langchain-Chatchat架构在本地PC上部署一个基于ChatGLM2-6B模型的局域网知识库管理系统,以满足NAS用户对知识管理的需求。 方案优势: 本地部署:知识库完全部署在本地PC上,无需连接互联网,数据安全可靠。 离线访问:可随时随地访问知识库,不受网络连接限制。
【2025小白教程】15分钟手把手教会你本地部署和搭建基于DeepSeek的知识库系统, 视频播放量 3077、弹幕量 94、点赞数 76、投硬币枚数 51、收藏人数 244、转发人数 22, 视频作者 大模型开发教程, 作者简介 大模型入门到精通,教程视频持续更新中~ ,相关视频:本地部署 Deepse
本文将详细介绍在Linux环境下,如何从零开始部署本地AI大模型,并将其与本地知识库进行成功对接。这一过程不仅要求技术上的精准操作,还需要对AI模型与知识库有深入的理解。 一、环境准备 首先,确保Linux系统满足AI大模型运行的基本要求。推荐的硬件配置包括: 显存:至少24GB,以支持大型模型的运行。 CPU:8核以上,提供...
模型选用,阿里发布的Qwen2.5,主要有0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 和 72B 根据性能和需要选择 2.安装ollama 运行以下代码: curl-fsSL https://ollama.com/install.sh|sh 有点慢,耐心等待进度跑完 2.1如果抽风下载不了,可选择手动安装 查看自己的cpu ...