在这个过程中,你会得到一个模型的句柄,它是一个标识符,用于在后续步骤中引用模型。 准备输入数据:在模型部署过程中,你需要将输入数据传递给模型进行预测。这通常涉及到数据的预处理,如特征提取、归一化等。在C语言中,你可以使用数组或其他数据结构来表示输入数据,并将其传递给模型。 进行预测:使用模型的句柄,你可...
垂直领域需要训练一个小的大模型, 当然直接用7b也行. 这个项目是用来c语言进行大模型的推理. 我跑了一下, 里面涵盖编码器的训练, 模型的训练, int8量化, cpu的c语言版本推理. 并且不依赖任何c的库包. 是一个非常优秀的大语言低成本垂直领域方案. 代码readme里面有注释, 代码里面也添加了我阅读时候的解释. ...
include_directories(tengine/include/ src/common/) add_library(tengine SHARED IMPORTED) set_target_properties(tengine PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/tengine/lib/libtengine-lite.so) add_executable(tm_classification src/tm_classification.c "src/common/tengine_operations.c" ) target_lin...
static int process_i8(int8_t *input, int *anchor, int anchor_per_branch, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float> &boxes, std::vector<float> &boxScores, std::vector<int> &classId, float threshold, int8_t fl, MODEL_TYPE yolo) { int vali...
tensorflow框架一般都是基于Python调用,但是有些时候跟应用场景,我们希望调用tensorflow C语言的接口,在C++的应用开发中使用它。要这么干,首先需要下载tensorflow源码,完成编译,然后调用相关的API函数实现C语言版本的调用,完成模型的加载、前向推理预测与解析。
模型名称参数量速度(token/s) TinyLlama-1.11.1B5.8 Qwen2.00.5B10.7 六 结束语 随着大语言模型小型化的快速发展,越来越多有趣的多模态AI应用将逐渐从云端服务迁移到边缘侧设备和端侧设备。我们会紧跟行业最新动态,欢迎大家持续关注。 7月4日-7日,爱芯元智@2024WAIC,上海世博展览馆2号馆C1525(H2-C1525),欢...
fc大语言模型部署+本地知识库,FCInvokeStartRequestId:930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info:@serverless-cd/engine:0.0.51,linux-x64,node-v14.19.2plugin@serverless-cd/che
一个用于在本地运行大型语言模型(LLM)的开源框架 安装 Docker Compose services: ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: ollama volumes: - /vol1/1000/docker/ollama:/root/.ollama ports: - "11434:11434" TIP: 上面配置是纯 CPU 运行,如果要使用 GPU(Nvidia/AMD)自行看文档配置 ...
随着人工智能技术的迅猛发展,科研与数字化应用对大语言模型的需求日益增长。为了满足这一需求,江苏沿海发展研究院已顺利完成DeepSeek- R1的本地化部署,并提供70B、32B以及qwen2.5等多个备选模型,供研究院相关人员使用。 这一里程碑式的举措...
本地部署大语言模型看..32B Q4的deepseek蒸馏模型跟人工智障似的,听不懂人话,但是就这32g内存+4070s跑起来也非常费劲,即便是上4090也就是把人工智障跑明白了,上高一等级的70B一样费劲但是联网的deep