接着,重新回到 Ollama 的官网,点击右上方的模型(Models),里面基本涵盖了目前开源的主流大模型,比如 Meta 的 llama3.1,阿里云的千问(qwen2),谷歌的 Gemma2,以及李开复团队研发的新 AI 大模型 Yi。 几乎涵盖了主流开源大语言模型 以llama3.1 为例,点进去,然后复制右侧的代码。 ollama run llama
流程:先将Dify使用容器的方式部署到本地,使用线上语言模型API或本地Ollama来测试Dify应用的使用情况,然后将LangBot与NapCat绑定Sockets通信,最后通过NapCat接入Q。 一、安装Docker Desktop应用 Docker是一个使用容器技术来运行软件的引擎,使用者可将软件通过镜像容器的方式部署到不同的平台上而不需要操心兼容问题。 ...
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显存，与此同时还有英特尔Core i9 14900...
它提供了一个命令行界面(CLI),使用户能够轻松下载、运行和管理各种 LLMs,包括 Meta (Facebook)公司推出的Llama(Large Language Model Meta AI )、MistralAI 公司开发的大型语言模型Mistral、阿里巴巴开发的通义千问Qwen、以及最近非常非常火热的由深度求索公司推出的DeepSeek等多种大语言模型。 Ollama如今已经支持本...
一、前言这次分享的是:「低端手机」部署本地「大语言模型」。有多低端?骁龙625处理器 + 3 GB内存+ 32 GB存储!没错,就是7年前的上古生锈机 「红米note4x」。 真正无门槛! 先解决你的疑问:我的手机没有root,…
目前来看,Qwen应该是最适合个人本地部署的LLM模型,最新开源版本1.5 抱脸平台主页:https://huggingface.co/Qwen 但是抱脸网站需要科学上网,而且用git下载很困难,更推荐国内平替:魔塔社区 魔塔平台主页:https://modelscope.cn/organization/qwen 二、显卡 众所周知,跑AI,显存要大!多大?上不封顶!🤔那我们平民玩家,...
更厉害的是,ChatGLM2还能够轻松完成代码的便携工作,这对于程序员来说可就太方便了,一些简单但是耗时的代码完全可以交给AI去完成了。 大语言模型通过oobabooga部署在本地不仅会占用大量的硬盘空间,运行时还会占用很高的GPU资源与显存空间。因此小编建议大家使用机械革命旷世16 Super游戏本。凭借着GeForce RTX4080笔记本电脑...
JetBrains近期对其“AI Assistant”应用进行了重要更新,重点强化了LM Studio功能,引入了本地大语言模型的支持,此举旨在减轻开发者对外部云服务如OpenAI和Anthropic的依赖。 LM Studio作为JetBrains“AI Assistant”应用的核心功能之一,一直受到开发者的青睐。它允许用户下载、部署和管理诸如Llama和Mistral等开源语言模型,并通...
本文将指导您如何部署一个本地AI大语言模型聊天系统,使用Chatbox AI客户端应用和grok-beta大模型,以实现高效、智能的聊天体验。 引言: 由马斯克X-AI发布的Grok 2大模型以其卓越的性能超越了GPT4.0。Grok模型支持超长文本上下文理解,易于使用且免费。 部署步骤: ...
Llama 全称 large language model, Meta AI 公司2023年发布的开源AI大型语言模型,参数7B~65B。最新版本为Llama 3。 更为详细的介绍可参考,LLaMA - 维基百科,自由的百科全书 (wikipedia.org)。 什么是llama.cpp? 一个开源c++库,用c++重写了LLaMa的推理代码,可用于CPU上加载运行LLaMa语言模型,极大的降低了对硬件的...