本期样例,我们将展示EA500I Mini如何高效部署meta-llama/Llama-2-7b-hf和TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0大语言模型,实现本地化多模态处理和自然语言处理。 LLaMA 7B作为轻量化大模型的代表,以其卓越的语言理解与生成能力,广泛应用于智能客服、内容审核、文本生成、翻译等场景,为企业提供经济高效的智能化解决...
由于原版LLaMA对中文的支持非常有限,因此,Chinese-LLaMA-Alpaca在原版 LLaMA 的基础上进一步扩充了中文词表。 Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 这一部分需要合并lora权重,对原版...
三分钟一键部署Ollama!解压即用!从安装到微调,只要五步,免费开源 AI 助手 Ollama ,带你从零到精通,保姆级新手教程,100%保证成功! 3013 141 10:14 App 【2025B站首推】利用ollama+dify快速实现本地模型部署和本地知识库搭建,免费、零成本、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 2.7万 104...
对于LLaMA-7B这样的大型模型,由于其包含了大量的参数和复杂的内部机制,使得安全推理的难度大大增加。为了实现LLaMA-7B的安全推理,我们可以采用一种名为“安全增强框架”的工具。该框架通过对模型进行预处理、后处理以及模型内部的修改,来提高模型的安全性。在实现安全推理之前,我们需要对LLaMA-7B进行适当的预处理。这包...
要解决问题: 使用一个准工业级大模型, 进行部署, 测试, 了解基本使用方法. 想到的思路: `llama.cpp`, 不必依赖显卡硬件平台. 目前最亲民的大模型基本就是`llama2`了, 并且开源配套的部署方案已经比较成熟了. 其它的补充: 干就行了. --- #一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件 ...
为了适应中文环境，我下载了Chinese-LLaMA-Plus-7B的Lora权重，并完成了原版LLaMA模型的转换，以适应HuggingFace格式，以便与中文词表兼容。接着，我进行了词表的扩充。由于原版LLaMA对中文支持有限，Chinese-LLaMA-Alpaca在此基础上扩充了中文词表，并结合原版模型进行了词表的合并和Lora权重的更新。我的目标...
Llama中文社区开源预训练的Atom-7B-chat大模型作为其中的佼佼者,受到了广泛关注。本文将从以下几个方面详细介绍这一大模型,并提供本地化部署的实测经验。 一、Atom-7B-chat大模型简介 Atom-7B-chat大模型是在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练得到的。这一模型不仅包含了百科、书籍、博客、新闻、...
这里部署流程如下: 1. 在modelscope上将Qwen2.5-7B-Instruct下载下来。 2. 在ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++下载llama.cpp。 3. 编译llama.cpp,通常到目录下执行 mkdir build、cd build、cmake .. 、make -j8一套下来就可以,在./build/bin下会生成很多可执行文件。
llamafile 是一种AI大模型部署(或者说运行)的方案, 与其他方案相比,llamafile的独特之处在于它可以将模型和运行环境打包成一个独立的可执行文件,从而简化了部署流程。用户只需下载并执行该文件,无需安装运行环境或依赖库,这大大提高了使用大型语言模型的便捷性。这种创新方案有助于降低使用门槛,且一个文件能同时支持...
在自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)如Qwen2-7B正以其卓越的性能和多语言处理能力,引领着智能应用的新潮流。然而,这些强大模型的本地部署往往伴随着复杂的技术挑战。幸运的是,Ollama平台以其简洁的操作界面和强大的功能,为我们提供了一键部署Qwen2-7B模型的便捷解决方案。 一、Ollama平台简介 Ollama是一个创新的...