沉浸式翻译插件是一个比较好用的浏览器翻译插件,在日常的上网,工作中经常用到。可以设置自己的大模型来进行翻译服务。 安装好之后进行设置,翻译服务选择:OpenAI,模型自定义为:llama3.1,key可以随意填写。 点击展开更多自定义选项后,设置API地址为:http://localhost:11434/v1/chat/completions 下面就可以愉快的使用本...
大语言模型通常是基于深度学习的模型,特别是使用了一种叫做神经网络的复杂计算架构。这些模型通过大量的训练数据学习语言的结构和用法,从而能够执行各种语言任务,如文本分类、情感分析、机器翻译、问答等。 大语言模型的核心通常是一个称为Transformer的架构,它通过自注意力机制(self-attention mechanism)来处理输入文本中的...
三步完成Yi-1.5-6B-Chat的INT4量化和本地部署 把Yi-1.5-6B-Chat模型的预训练权重下载到本地后,接下来本文将依次介绍基于Optimum Intel工具将Llama进行INT4量化,并完成本地部署。 Optimum Intel作为Transformers和Diffusers库与Intel提供的各种优化工具之间的接口层,它给开发者提供了一种简便的使用方式,让这两个库能...
为了解决这个问题,Ollama应运而生,成为了一个高效的本地大语言模型LLM运行专家。 一、Ollama简介 Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令,用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型,如Llama 2。Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程,...
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 ...
一、本地化大语言模型的核心优势 前面我们介绍了本地GPT，本地GPT是指将GPT应用于特定地区或语言的定制化版本，能够满足用户的个性化需求。这种本地化大语言模型能够帮助“传统”重构优势，听起来是不是很炫酷？本地化大语言模型能够帮助“传统”重构优势"意味着将本地化大语言模型应用于传统领域，从而带来许多优势和...
本文主要介绍如何在Windows系统电脑本地运行大语言模型Ollama并结合cpolar内网穿透工具实现与思源笔记进行远程对接，轻松进行AI智能写作的详细流程。1. 下载运行Ollama框架 进入Ollama Github 界面选择Windows版本下载 下载后,双击进行安装,默认会安装到C盘,然后等待安装完成,安装完成后正常会自动运行,如果没有运行,可以去...
测试是否可以使用 rocm ,右击点击切换为Rocm,并加载模型。如果能够加载则表示成功。(记得要彻底关闭程序,重启app) (0.2.24 版本之后 无需此步骤)如果无法成功,请编辑位于 C:\Users\IAM\AppData\Local\LM-Studio\packages的文件 用vscode 打开 LM-Studio-0.2.24-full.nupkg 文件或 通过解压缩软件改为zip 后缀,...
Ollama 和 LM Studio 都是旨在使用户能够在本地与大型语言模型 (LLM) 交互的工具,从而提供隐私和对执行环境的控制。以下是两者之间的主要区别: Ollama 用户体验:以其简单和易于安装而闻名,特别适合技术用户。 可定制性:提供创建定制语言模型和运行各种预训练模型的灵活性。
大语言模型LLM现在已经不是什么新鲜事物了,虽然线上ChatGPT、Gemini、Claude等各家大模型飞速迭代,但是收费高、区域限制、隐私难以保证等问题始终难以解决。事实上,除了在线大模型以外,离线(本地部署)大模型也是一个很好的选择。比如大家都知道谷歌前阵子发布了Gemini,但可能有人不知道其还发布了开源的大模型Gemma,初次...