随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(如GPT系列)已成为实现智能对话、内容生成等任务的重要工具。然而,在实际应用中,仅仅依赖模型自身的训练数据往往难以满足复杂多变的需求。为此,将外部知识库集成到模型中,成为提升模型性能的关键一步。本文将详细介绍如何在本地环境中部署一个大语言模型,并展示如何有效...
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...
第三步、安装大语言模型 在搜索选项卡中,根据您要运行的内容复制并粘贴以下搜索词: 1、如果您想运行 Mistral 7b(能进行中文对话),请搜索:“TheBloke/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF”并从左侧结果中选择它。它通常是第一个结果。在这个例子中我们将使用米斯特拉尔。 2、如果您想运行 LLAMA v2 7b(只能英文对话...
下载完成后放入text-generation-webui-main\models\ 放好模型文件夹后到浏览器中加载,点击load按钮 image.png 开始聊天: image.png
#AI 如何将AI人工智能大语言模型部署到本地来使用,看我使用Docker方法,5分钟实现大语言模型在Linux上的部署。#云计算 #Docker #人工智能 #Linux - Linux云计算运维于20240808发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
尝试过使用ChatGLM-6B,卡在了安装 Python 依赖。 尝试过使用Candle,虽然有强大的 Cargo 来管理依赖,但卡在了缺少 Metal 函数。 转机 由于知识储备有限,折腾许久有些垂头丧气,想找到一种简单有效的方式来本地部署,使用LLM大模型。偶然看到了不是 GPT4 用不起,本地大模型更有性价比又开始尝试本地部署LLM大模型...
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...
Ollama 是一个开源框架,专门设计用于在本地运行大型语言模型。它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,优化了设置和配置细节,包括 GPU 使用情况,从而简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama 支持多种模型,如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。
本地部署开源大模型的完整教程:LangChain + Streamlit+ Llama (英) 一篇步骤清晰的教程,它使用 LangChain 及 Facebook 开源的 LLaMA 大语言模型搭建了一个基于文档的问答助手,另外使用 Streamlit 构建出一个美观的用户界面。(附一篇中文的译文 ) Python Asyncio 协程对象开销成本 ...
开始本地大型语言模型的 Llamafile|Beginning Llamafile for Local Large Language Models (LLMs) 725 -- 2:34 App 基于ESP32-S3,支持离线语音唤醒,支持在线AI智能聊天,支持国内外三十多种大模型及私有部署的大模型,支持Cozylife APP蓝牙配网及模型选择 637 -- 4:27 App ThinkPad P14s笔记本上运行Llama 3本地...