部署Gemma 打开https://ollama.com/download 选择右上角models 选择Gemma,选择tags，选择Gemma 选择Gemma大模型后，进入Gemma大模型的版本选择 版本有2B和7B版本，选择其中一个版本，并拷贝指令执行：Gemma2B安装命令 ollama run gemma:2b Gemma7B安装命令 ollama run gemma:7b 到
下载Gemma2B的本地部署包: 打开命令提示符(Windows)或终端(Linux/macOS)。 输入以下命令来下载并运行Gemma2B模型: bash ollama run gemma:2b 这将自动从Ollama的模型库中拉取Gemma2B模型文件并进行运行。 解压并配置Gemma2B的部署文件: 这一步对于Gemma2B来说不是必需的,因为Ollama会自动处理模型的下载和配置...
PyTorch:作为深度学习框架的佼佼者,PyTorch提供了丰富的API和高效的计算性能,是部署Gemma-2b的理想选择。 Ollama:一个专为大语言模型设计的部署框架,提供了模型加载、推理优化等功能。 二、部署步骤 1. 下载Gemma-2b模型文件 从官方渠道下载Gemma-2b的预训练模型文件,包括模型权重、配置文件等。 2. 安装Ollama框架 ...
到底为止，Gemma在我们本地已经部署成功了，这里顺带说些其他的事儿。1.首先Ollama虽然在GitHub页面中只列出了Gemma 2b和7b基础版模型的拉取代码，但实际上我们还是能通过它来拉取全量版模型的，代码分别如下：ollama run gemma:2b-instruct-fp16 ollama run gemma:7b-instruct-fp16 2.想要知道目前Ollama中已经...
安装完Ollama并准备好您的系统后,您可以在本地启动Gemma。第一步:启动Gemma首先,打开你的终端或命令提示符。要使用Gemma,需要输入特定的命令,分几种情况: 默认情况下在运行时会下载7B模型,命令为: >>>: ollama run gemma 在Windows上使用Ollama下载Gemma 2B模型: >>>: ollama run gemma:2b 在Windows上使用...
到底为止,Gemma在我们本地已经部署成功了,这里顺带说些其他的事儿。 1.首先Ollama虽然在GitHub页面中只列出了Gemma 2b和7b基础版模型的拉取代码,但实际上我们还是能通过它来拉取全量版模型的,代码分别如下: ollama run gemma:2b-instruct-fp16 ollama run gemma:7b-instruct-fp16 ...
谷歌Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型,由Google AI构建并开源。Gemma模型旨在为各种自然语言处理任务提供卓越的性能,同时保持较低的资源需求和部署灵活性。 Gemma模型家族包括以下成员: Gemma 2B:参数量为20亿,在推理速度和性能之间取得了良好的平衡。
Google 开源了 Gemma 大模型,有 7B 和 2B 两个版本。 而且,性能非常强悍,基准测试中 7B 模型的能力已经是开源模型中的领先水平。 Gemma 可以轻松的在本地部署运行,如果你的显存在 8G 以上,可以体验 7B 版本,8G 以下的话可以试试 2B 版本。 下面是本地部署步骤,以及体验感受。
左划上面那排按键可以切换到输入框里输入中文 到这里手机本地部署gemma就结束了,你也可以跑脸书母公司meta推出的llama2模型 只要把命令替换成ollama run llama2:2b就行了 如果后面不跟:2b的话默认就是7b的模型,对手机性能要求比较高
打开命令行输入(选自己需要的版本安装,首次使用会安装,后续输入指令直接运行):2b:ollama run gemma:2b7b:ollama run gemma:7b7b全量:ollama run gemma:7b-instruct-fp16 等待安装…… 完成后进入对话 } 2.1. 在Windows安装Linux子系统启用WSL2 => { ...