环境windows11+cpu+11G内存 模型和地址:chinese-alpaca-2-7b Chinese-Alpaca-2-7B模型是基于LLaMA-2项目的一个中文语言模型,属于LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目。这个模型相比一期项目有着一些重要的特点和改进: 优化的中文词表:在一期项目中,扩展了中文字词表,而在二期项目中重新设计了新词表,进一步提升了中文字词...
2024年4月18日,meta开源了Llama 3大模型,虽然只有8B和70B两个版本,但Llama 3表现出来的强大能力还是让AI大模型界为之震撼了一番,本人亲测Llama3-70B版本的推理能力十分接近于OpenAI的GPT-4,何况还有一个400B的超大模型还在路上,据说再过几个月能发布。 Github上人气巨火的本地大模型部署和运行工具项目Ollama也...
当部署llama-2-7b-4bit模型时,尽管使用NPU可以生成每秒10.4个token,但CPU在T-MAC的助力下,仅使用两核便能达到每秒12.6个token,最高甚至可以飙升至每秒22个token。 这些都远超人类的平均阅读速度,相比于原始的llama.cpp框架提升了4至5倍。 即使在较低端的设备如Raspberry Pi 5上,T-MAC针对3B BitNet-b1.58也能...
本地部署Molmo-7B多模态大模型媲美Llama3.2-90B!全方位测评:图像识别、视频分析,打造多模态视觉AI助手!轻松实现监控视频快速找人 6585 4 03:11 App M3 max 48g 跑Llama3 70b 4bit 13.2万 44 05:36 App 本地安装部署CHATGPT4.0免费用 1.7万 1 05:09 App 在4090上完美运行70B的llama2模型 9137 0 12:22 ...
本文将以Ubuntu系统为例,详细指导大家如何在CPU上安装并部署开源的Llama2-Chinese模型。 一、安装Llama.cpp工具 首先,我们需要在Ubuntu系统上安装Llama.cpp工具。Llama.cpp是一个为Llama模型设计的开源工具,它提供了模型推理和部署的便利。安装Llama.cpp的方法如下: 打开终端,使用以下命令更新软件包列表: sudo apt ...
llama.cpp是一个开源项目,专门为在本地CPU上部署量化模型而设计。它提供了一种简单而高效的方法,将训练好的量化模型转换为可在CPU上运行的低配推理版本。下面我们将深入探讨llama.cpp的各个方面。 一、工作原理 llama.cpp的核心是一个优化的量化推理引擎。这个引擎能够高效地在CPU上执行量化模型的推理任务。它通过...
比例必立创建的收藏夹人工智能内容:本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型!最简单的3种方法,支持CPU /GPU运行 !100% 保证成功!! | 零度解说,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
另外一点就是Llama作为大型语言模型,虽说免费开源并且可以部署在本地,并且部署起来还非常的简单,Docker就能搞定,但是对于本地部署环境要求非常高,需要强大的CPU以及GPU支持才可以。 而我不忘“不作死就不会死”的折腾初心,今天闲来无事,硬是在自己的NAS上将Llama 3模型跑起来了。
现在门槛超低!开源库成熟,几行命令就能部署大模型。💻配置极空间NAS,选择Z4Pro版本,搭载最新intel处理器,灵活搭配机械硬盘和SSD。📦安装ollama,这个强大的大模型部署工具,轻松拉取Docker镜像,运行容器。🧠选择模型是关键,推荐使用经过量化的模型,如q5_K_M,既节省资源又保持良好性能。