1.香橙派AIpro部署大语言模型 2.利用香橙派AIpro安装LNMP(宝塔面板)搭建私有的Wordpress博客WEB系统 基础配置 香橙派 AIpro CPU:昇腾AI技术路线 (听群友说是 A55) 内存:8GB/16GB LPDDR4X (我拿到的是8G的版本) HDMI 2.0输出 2个 千兆网口: 1个 USB3.0 ,有2个 USB Type-C 3.0 ,1个 Wi-Fi5+蓝牙4.2 ...
经过两天时间的使用与评测,整体来说,香橙派AIpro开发板的性能还是很强悍的,主要是性价比也高,抱着试试看的态度,尝试跑跑大模型,测试了下,不光能稳定运行,而且香橙派AIpro开发板的CPU负载还没满,响应速度也比较流畅; image.png 由于手头暂时没有专业的测量体温的工具,不过中途我用手摸了下,香橙派AIpro开发板的温...
ollama run llama3:8b 谷歌的大模型: ollama run gemma 微软的大模型 ollama run phi3 删除模型 显示所有模型#ollama list删除模型#ollamarmllama3:latest 结论:可以安装ollama和使用大模型,但是无法流畅的运行。 安装Tiny_Llama ManualReset模型 Tiny_Llama ManualReset 的 gitee地址: https://gitee.com/wan-...
项目地址:https://gitee.com/wan-zutao/chatglm3-manual-reset 可以gitee搜索,找到ChatGLM3 ManualReset该项目,基于香橙派AIpro部署ChatGLM3-6B大语言模型 ⭐2.1 快速启动LLMS大模型 💖拉取代码 创建chatglm/inference目录拉取该仓库的所有代码 cd / mkdir -p /chatglm/inference git clone https://gitee....
基于此,我也打算把手头上的香橙派AIpro 20T打造成一个边缘大模型服务器,能够支持一些小的智能项目的开发,比如交通系统的应急处理等等。 Ollama安装、配置与初步上手 Ollama 是一个开源项目,旨在简化大型语言模型的本地部署和使用,为本地部署和运行大型语言模型(LLMs)提供了一种简便、高效的方式。Ollama...
四、昇思大模型平台jupyter快速入门体验: 本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型,若想要深入了解MindSpore的使用方法,后面还有10多个实验可以自行体验一下。 上文提到了“AI实验室”中提供了“初学入门”、“应用实践”2种Demo,作为初学者可以先尝试体验一下“初学入门 – 初学教程 – 快速入门”的...
为了实测一下这板子运行 AI 算法的性能,下面就在板子里边安装部署一个 AI 算法模型用于图像处理。基于目前非常流行的 YOLO 图像算法模型,它的部署和应用都比较简便快速,所以选择了它。 YOLO 设计目标是提供一个快速、准确且易于使用的 AI 图像处理算法。YOLOv8 基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术,在速度和准确性...
适配千问大模型到香橙派 AI PRO 的过程展示了如何将大模型部署到小型设备上,并且充分利用了昇腾 310B1 的硬件能力。通过 Docker 容器的快速部署和动态 shape 的性能优化,开发者能够有效减少环境搭建时间并提高模型推理效率。 这个适配过程不仅适用于千问大模型,还为其他类似的模型部署提供了有价值的参考。未来可以进一...
并现场演示了OrangePi AI Studio搭载大模型的应用案例,包括内容生成、聊天机器人、智能助手等方向,这种集科技感与互动体验为一体的趣味观展方式,让广大开发者更深入地了解OrangePi AI Studio的功能、应用,展示了AI应用生态的蓬勃生机。 在下午的分论坛现场,各路技术达人围绕 GenAI 开发中的关键技术以及昇腾 AI 大...
OrangePi AI Studio Pro 配有 Type-C（USB4.0）、电源接口、电源按键、LED 指示灯、RGB 灯带 (整机外壳上) 等，可应用于 OCR 识别、目标识别、人脸识别、搜索推荐、大模型多模态、内容审核、VR 智能、数字医疗、物联网等 AI 应用场景。OrangePi Al Studio Pro 当前支持 Ubuntu 22.04.5、内核 Linux5.15....