量化需要引入quantize.py和config文件下的配置文件,详情查看 export_llama 的readme文件。本样例将直接使用已经量化好的模型文件,对于TinyLlama-1.1B采用per-token的absmax量化(即w8x8.py);对于Llama-2-7b-hf,采用静态混合精度分解(即sd.py)。 3. 模型转换 atc --framework=5 --model="xxx.onnx" --output=...
所以为了在本地运行，我们将使用最小版本的LLaMA，也就是LLaMA 7B。虽然它是最小的版本，但是LLaMA 7B也提供了很好的语言处理能力，我们能够高效地实现预期的结果。为了在本地CPU上执行LLM，我们使用GGML格式的本地模型。这里直接从Hugging Face Models存储库直接下载bin文件，然后将文件移动到根目录下的models目录中。
在当前目录下面,点击左上角文件,直接打开powershell 命令窗口 然后执行下面命令,其中:.\llamafile-0.6.2.exe表示运行llamafile,.\Qwen-7B-Chat-q4_0.llamafile表示运行自己下载的大语言模型,-ngl 999表示调用GPU显卡运行,后面则是web 界面访问端口,8080 可以自己修改,后面-host 默认即可 .\llamafile-0.6.2.exe ...
大规模中文数据预训练:Atom-7B-chat大模型采用了大规模的中文数据进行预训练,能够更好地理解中文语言的特点和习惯,提高了模型的准确性和可靠性。 高效的中文词表:Atom-7B-chat大模型针对Llama2模型的词表进行了深度优化,提高了中文编码/解码速度,使得在实际应用中能够更快地处理中文文本。 广泛的覆盖范围:Atom-7B-...
Chinese-Alpaca-7B-int4_1 的运行结果 可选方案 llama.cpp transformers text-generation-webui LlamaChat 这里仅介绍 llama.cpp 部署并使用 CPU 推理的方案。 模型选择 参见:我应该选择什么模型? 性能需求 四比特量化的Chinese-Alpaca-Plus-7B仅占用最高 4.3 GB 的运行内存,生成速度取决于 CPU 性能。
main.exe -m models\7B\ggml-model.gguf --prompt "Once upon a time" ``` `main`是`llama.cpp`的执行程序, 你如果自编译大概是这个名, 用社区提供的可执行文件可能是`llama.cpp.exe`, 不重要, 你知道的. `-m`选项是引入模型, 不要有中文路径, 如果不清楚相对路径, 就使用绝对路径. ...
今天,我们将为大家介绍Llama中文社区开源的预训练中文版Atom-7B大模型,分享其针对中文的优化、使用体验以及本地化部署实测。 一、Atom-7B大模型针对中文的优化 Atom-7B大模型在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练。这些数据包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金融数据、法律数据、医疗数据、...
本地部署Molmo-7B多模态大模型媲美Llama3.2-90B!全方位测评:图像识别、视频分析,打造多模态视觉AI助手!轻松实现监控视频快速找人 6585 4 03:11 App M3 max 48g 跑Llama3 70b 4bit 13.2万 44 05:36 App 本地安装部署CHATGPT4.0免费用 1.7万 1 05:09 App 在4090上完美运行70B的llama2模型 9137 0 12:22 ...
之前雷科技成功尝试过在一台没有独显的笔记本电脑上,单纯依靠CPU和内存来本地部署DeepSeek,最终成功运行了一个7B参数量的Qwen蒸馏模型。 虽然部署的要求很简单,但是7B参数量的AI模型表现也确实很一般,而且PC本身也可以轻松获取到更高参数量的AI模型,所以实际意义并不大。不过,倘若可以把这个AI模型部署到手机上呢?7B...
Ollama真的让本地部署 LLM 的成本低了好多啊,今天尝试着部署了一下mistral-7B,非常傻瓜一步到位。顺便实现了 Obsidian 用本地 LLM 来帮助总结和解释内容,如果硬件好的话本地的 LLM 完成一些基础工作也挺快的,视频加速了 1 倍。感觉可玩性挺强的,我再试试别的。#LLM##AI# L歸藏的AI工具箱的微博视频 ...