至此准备工作完毕,下面就介绍用香橙派AIpro搭建本地的模型。 香橙派AIpro部署大语言模型 Ollama运行llama3、qwen等大模型,虽然有些小马拉大车,我还是想试试它的极限在哪里 安装Ollama 方法1、命令行下载安装(耗时长) 安装命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 $ sudo apt install
一、AI大模型企业级部署概览:战略选择的重要性 随着ChatGPT、GPT-4、Claude等大语言模型的快速发展,企业正面临着如何选择合适的AI大模型部署策略的重要决策。这一选择不仅影响短期的投资回报,更将决定企业在AI时代的竞争地位和发展轨迹。 1.1 部署策略选择的战略意义 1.2 企业面临的核心挑战 在选择AI大模型部署策略时...
让AI从实验室走向生产线,已不再依赖算法单点突破,更需要基础设施的全栈支撑。RAKsmart服务器以企业级GPU算力为底座,融合弹性调度、边缘协同与零信任安全,正重新定义AI大模型部署的速度、成本与效能边界。立即访问RAKsmart网站,获取定制化AI部署方案。
五、本地AI应用1：配合沉浸式翻译插件 使用本地AI大模型翻译网页 在本地部署AI大模型，当然也不能仅仅满足于同AI对话，或者让AI帮忙写首诗什么的，本地AI还能做很多事情。我们可以让本地AI大模型配合浏览器的沉浸式翻译插件，实现翻译资源本地化，不依赖网络服务，也可以获得更好更精准的翻译服务。沉浸式翻译插件...
AI大模型本地化部署是将大规模人工智能模型(如GPT、LLaMA、DeepSeek等)部署到本地服务器或设备上,以满足数据隐私、安全性和性能需求的过程。以下是AI大模型本地化部署的关键步骤、技术难点及解决方案。 一、本地化部署的关键步骤 1.需求分析与规划 明确应用场景(如智能客服、文本生成、图像识别等)。 评估本地硬...
从零到一:本地部署AI大模型的实用指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为推动科技进步的重要力量。然而,对于许多开发者和小型企业来说,如何在本地部署这些复杂的模型仍然是一个挑战。本文将为您提供一份详尽的指南,帮助您从零开始,在本地环境中成功部署自己的AI大模型。 一、准备阶段 1. 硬件准备...
跨区响应≤50ms，国内Ping值低至150ms。让AI从实验室走向生产线，已不再依赖算法单点突破，更需要基础设施的全栈支撑。RAKsmart服务器以企业级GPU算力为底座，融合弹性调度、边缘协同与零信任安全，正重新定义AI大模型部署的速度、成本与效能边界。立即访问RAKsmart网站，获取定制化AI部署方案。
得益于DeepSeek的开源，让本地部署AI大模型变的前所未有的容易，即使是在轻薄本这种并不以性能见长的移动平台上，运行本地大模型也能有相当不错的性能表现。在测试中，Intel酷睿Ultra9 285H处理器展现出相当强劲的实力，使用开源部署工具Ollama（Intel优化版），在本地部署DeepSeek-R1:14B，仅依靠CPU的算力，就...
AI幻觉的产生通常是由于模型在缺乏相关信息的情况下,通过概率性选择生成内容,而非基于真实世界的知识库或逻辑推理,这使得其输出不仅难以信赖,且可能误导用户。 下面记录安装步骤 一、部署模型 下载Ollama,一路无脑下一步。 安装完毕后,命令行进行模型安装