高通现任 CEO 安蒙（Cristiano Amon）曾在一次公开演讲中说，“真正有趣的地方在于让生成式 AI 在智能手机本地运行，而不是云端”。在 CES2024 上，安蒙再次强调，“生成式 AI 的变革意义在于终端上的信息能够帮助 AI 成为无处不在的个人助手……”图：高通公司总裁兼 CEO 安蒙 | 来源：高通公司 其次，这关系...
1. ollama 本地部署 首先声明一下,ollama包括一些其他的AI大模型,都是比较吃GPU的,因此运存这个玩意就比较重要了。个人感觉,如果拿笔记本部署的话6G以上肯定要有,不然根本跑不起来 既然是本地部署,首先肯定要先下载一个本地部署的软件或者工具,作为一个载体。安装包获取在文末。 下载完成以后,双击安装就可以,点...
不过，想要流畅使用Stable Diffusion，本地部署AI大模型，达到快速且高品质出图的目的，一台性能强大的PC主机是必不可少的。今天我们来推荐一套配置，专为想深耕AI创作领域的用户量身定制。配置表：CPU: Intel酷睿i7-14700K 主板: 技嘉Z790冰雕X显卡: 七彩虹RTX 4080 SUPER Neptune OC 16G 水神 水冷一体式 内存:...
与云端服务相比，本地部署大型AI模型能最大限度保护个人隐私数据安全，这是端侧AI的关键价值。用户无需再上传敏感数据到云端，大幅降低泄露风险。同时可在离线状态下随时调用强大AI能力，便利性获得极大增强。作为PC行业的领导者，英特尔提早布局AI领域，并在业界率先提出了AI PC的概念，将AI能力整合到消费级个人电脑中。
1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示，使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS》安装好Docker后，打开终端执行这行命令启动容器即可：sudo docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu 这里使用的镜像...
LM Studio 是一个桌面应用程序,用于在计算机上运行本地 Ai大模型LLMs 。发现、下载并运行本地 LLMs! 支持常见的Ai大模型 Llama 3 Phi 3 Falcon Mistral StarCoder Gemma 3.1.安装教程(以window为例) 3.1.1.双击exe文件 3.1.2.点击仍要运行 3.1.3.自动安装完成 ...
🚀 快速入门:本地部署AI大模型 📚 搭建智能知识管理系统 🔧 安装AnythingLLM 打开AnythingLLM官网,下载适合你系统的版本。支持Mac、Windows和Linux。 安装完成后,进入应用界面。🔧 初始设置 设置本地模型参数。 找到Ollama,设置模型、本地服务路径等参数。
ai云端部署对比本地部署的优势 1. 成本效益 云端部署通常采用按需付费的模式，这意味着企业只需为他们实际使用的资源付费。相比之下，本地部署往往需要巨额的前期投资来购买硬件、软件许可证和服务器等基础设施。云服务提供商负责硬件的维护和升级，减少了企业的运营成本。2. 灵活性和可扩展性 云端部署提供了无与伦...
通过Ryzen AI引擎,开发者能够很好的利用到XDNA架构NPU的性能,也能够快速的通过PyTorch 或 TensorFlow训练机器学习模型,并是用ONNX部署在Ryzen AI处理器上运行。 如果AMD锐龙8000系列处理器提供了强大的AI算力支持,那Ryzen AI引擎则是提供了AI生态的支持。