一、本地部署大语言模型的步骤 本地部署大语言模型意味着将模型直接安装在用户的个人电脑或企业服务器上,而不是依赖远程服务器。这一过程通常包括以下几个步骤: 选择合适的模型:目前市面上有许多开源的大语言模型可供选择,如Meta的LLaMA系列、OpenAI的GPT系列等。用户需要根据自己的需求和硬件条件选择合适的模型。 准...
Ollama是一种命令行界面 (CLI) 工具,可快速操作大型语言模型, 支持在 Windows、Linux 和 MacOS 上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如 Qwen 模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括跨平台支持、丰富的模型库、支持用户上传自己的模型、支持多 GPU 并行推理...
Windows:3060以上显卡+8G以上显存+16G内存,硬盘空间至少20G(也可以在 CPU 上运行时基于内存 (RAM) 速度的模型 ,不过推理速度较慢) Mac:M1或M2芯片 16G内存,20G以上硬盘空间 在开始之前,首先我们需要安装Ollama客户端,来进行本地部署Llama3.1大模型(Ollama 是一个便于本地部署和运行大型语言模型(Large Language ...
01GPU算力与显存是本地部署的大前提 和Stable Diffusion一样，本地部署的大模型需要运行在显存上，所以对电脑的显存容量有较高要求，与此同时，算力的高低也决定了内容输出的效率，考虑到消费级GPU的算力和显存容量往往是正相关的，所以我们才选择了未来人类X911这种旗舰笔记本，它搭载的RTX 4090 GPU配备16GB GDDR6显...
为了实现大语言模型的本地部署,需要选择一个轻量级的模型推理框架。InferLLM是一个简单高效的LLM CPU推理框架,支持本地部署LLM中的量化模型。因此,将InferLLM移植到OpenHarmony系统是必要的步骤。 下载并编译InferLLM: 从OpenHarmony的SIG仓库下载InferLLM的源代码。 使用OpenHarmony NDK和lycium交叉编译框架编译InferLLM,生...
首先需要安装Ollama客户端，来进行本地部署Llama3.1大模型 在下载页面点击Windows，然后点击下载按钮。下载完成后，双击下载的安装程序。点击Install进行安装。安装完成后，双击ollama客户端自动打开Windows Power Shell，如果没有自动弹出，也可以手动打开cmd，这里打开cmd为例：我们在终端中输入ollama，它会显示出当前这...
在开始之前,首先我们需要安装Ollama客户端,来进行本地部署Llama3.1大模型(Ollama 是一个便于本地部署和运行大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的工具。) 官方下载:【https://ollama.com/】 在网站首页选择下载选项,请确保选择与你操作系统相匹配的版本。例如,我选择了适用于 Windows 的版本。如果你使用的...
若Dify 为 docker 部署,建议填写局域网 IP 地址,如:http://192.168.1.100:11434或 docker 宿主机 IP 地址,如:http://172.17.0.1:11434。 若为本地源码部署,可填写http://localhost:11434。 模型类型:对话 模型上下文长度:4096 模型的最大上下文长度,若不清楚可填写默认值 4096。
要部署和运行本地语言模型(如DeepSeek),可以按照以下步骤进行。我们将介绍两种主要方法:一种适用于初学者,使用LM Studio或Ollama;另一种适用于中级或高级用户,使用LLAMA或VLLM。 1. **下载并安装LM Studio或Ollama**: - 访问LM Studio或Ollama的官方网站,下载适合你操作系统的安装包。