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...
点击左上角头像，找到设置，选择语言模型，找到Ollama，开启它，并做连通性检查 。检查通过，获取模型列表 回到聊天窗口，选择llama3.1:8b模型 接下来就可以进行聊天了。目前我们在本机部署了LobeHub，并且还添加了Llama3.1大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公...
本地部署大语言模型是提高数据处理速度、保护数据隐私和降低成本的有效解决方案。随着技术的不断进步和应用的不断拓展,本地部署将成为未来人工智能应用的重要趋势。通过使用Ollama等高效的部署工具,用户可以轻松地将大语言模型部署到本地环境中,并充分发挥其潜力。无论是智能客服系统、内容创作还是教育和研究领域,本地部...
Hugging Face Transformers 是本地 LLM 部署的基石。它充当着一个庞大的存储库,托管着惊人的 558,000 多个 Transformer LLM,使人们能够访问这些强大的模型。离线运行这些模型的步骤包括下载所需的模型权重和分词器,设置指向其位置的环境变量,然后在 Python 中使用 Transformers 库加载和与模型交互。Hugging Face Transfo...
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...
本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署,并且接入Ollama部署本地模型,实现在本地环境中部署和管理LLM,再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。 Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等,可以快速从原型开发到生产。
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...
Optimum Intel工具包简单易用,仅需三步即可完成开发环境搭建、Yi-1.5-6B-Chat模型INT4量化和推理程序开发。基于Optimum Intel工具包开发Llama3推理程序仅需调用五个API函数,方便快捷的实现将零一万物Yi-1.5系列模型本地化部署在基于英特尔处理器的算力魔方上。
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。