要将本地部署的大模型提供为API服务,你可以按照以下步骤进行: 使用Ollama 下载与安装: 从Ollama官网下载并安装Ollama。 安装完成后,可以通过命令行界面(CLI)进行操作。 检测安装: 使用命令ollama --version来检测安装是否成功。 修改默认模型下载位置(可选): 如果默认位置空间不足,可以通过设置环境变量OLLAMA_MODEL...
DeepSeek R1本地部署(二),联网搜索+完全破限+Ollama+OpenWebui界面+语音+非官方模型调用+手机连接!零基础教程-T8 AI工具推荐 3711 0 07:19 App 本地部署DeepSeek R1教程一键安装包CPU/GPU算力工作站保姆级零基础小白断网运行大语言模型推理时调参70B轻松无惧隐私 572 0 00:48 App DeepSeek文生图大模型懒...
【AI】如何调用GPT API搭建一个自己的ChatGPT | 手把手操作 | 非常简单 5271 0 07:31 App 调用星火大模型接口实现的ai问答小网站 7491 0 13:11 App 实现任意大模型本地web、api部署,语音对话 4658 0 15:35 App 如何调用chatgpt的API 7.8万 32 11:31 App 十分钟部署本地大模型! 4.3万 31 11:57 App...
在命令窗口输入 ollama run llama3.1(我试了一下改为llama3也可以运行下载) 这将自动下载最新的8B版本Llama3.1模型文件,文件大小约为4.7GB。 下载过程可能需要5到10分钟。 使用Llama3.1聊天对话功能: 下载完成后,当系统提示send a message时,即可开始与Llama3.1进行对话。 本地Llama3.1 API接口调用: Ollama将自动...
1. 本地部署优势 • 数据安全性:敏感数据无需上传至云端 • 算力成本优化:长期使用比租赁GPU更经济 • 定制化开发:灵活调整模型参数与推理逻辑 2. Cherry Studio的定位 • 低成本模型服务化:快速生成API接口 • 轻量级运维:监控、扩容、流量管理一站式托管 ...
Xinference 是一个用于在边缘设备上部署机器学习模型的开源框架。它专注于优化模型的推理性能,并支持多种类型的模型,包括深度学习模型。以下是使用 Xinference 在本地部署模型的一般步骤: 步骤1: 准备环境 首先,确保你的系统满足 Xinference 的要求,并安装所有必要的依赖项。
大模型实操与API调用 | 三十八、Ollama在本地部署大模型,AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识习等录播视频,免费分享!
清华大学研发的ChatGlm系列模型,包括ChatGlm-6b、ChatGlm2-6b和ChatGlm3-6b,作为当前领先的中文大模型,受到了广泛关注。然而,如何在本地部署这些模型,并通过API接口、Demo界面以及流式非流式方式与模型进行交互,对于许多开发者来说仍然是一个挑战。本文将详细介绍这一过程,帮助读者更好地理解和应用这些模型。 一、...
通过Ollama 和 DeepSeek-R1,你现在可以在本地使用 GPU 加速运行强大的 AI,体验 ChatGPT 风格的聊天界面,并且通过标准的 API 将 AI 能力集成到你的应用中——这一切都在离线状态下进行,确保了隐私保护。 01、概述 随着开源推理模型如 DeepSeek-R1 的崛起,开发者可以在本地运行强大的 AI,而不再依赖于云服务。
llamafile是Ollama项目中使用的配置文件,它用于定义如何加载和使用大型语言模型。以下是基于llamafile在本地部署大型模型的一般步骤: 步骤1: 安装Ollama 首先,确保你已经安装了Ollama。你可以通过以下命令进行安装: pip install ollama 1. 步骤2: 准备llamafile ...