首先，想要在本地使用Gemma 3模型，我们需要先安装并部署Ollama的最新版本。Ollama 是一个能够简化大模型部署过程的工具，通过它，我们可以方便地运行各种大型AI模型。首先，清除旧版本的Ollama，确保没有多余的干扰：接下来，下载并安装Ollama。如果你有梯子（科学上网工具），下载速度会非常快；没有的话，可能需要...
sudo systemctl start ollama sudo systemctl status ollama 以上ollama就部署完成了。 二、部署gemma3 打开ollama大模型安装地址: https://ollama.com/library/gemma3:12b 选择一个适合自己的版本,这里先选择12b试试,我的电脑配置有一张3090 24G的显卡64G内存。 ollama run gemma3:12b 如图等等拉取完成。 ...
6. 🖥️ Linux 平台新增 RDNA4 显卡支持（AMD 用户狂喜！）• 现在 RDNA4 架构显卡（如 RX 7000 系列） 在 Linux 上也能更好地运行 Ollama！🚀 如何升级？如果你是 Ollama 用户，可以通过以下命令更新到最新预发布版本：ollama upgrade或手动下载最新版本：Ollama GitHub Release[1]💡 为什么这次更新...
1. 安装Ollama 本例中使用的是Windows11系统专业版,通过Ollama运行Gemma3:27B大模型,之前曾经发布过如何在Windows安装Ollama的教程,有需要的同学可以看看这篇文章:Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面远程交互 简单来说,就是访问Ollama的官网:Download Ollama on Windows 下载对应版本的ollama安装程序并安...
访问 Hugging Face模型库，选择你需要的模型版本（1B、4B、12B、27B），然后按照说明下载并加载模型。3. 使用Ollama部署 通过以下命令安装Ollama：ollama serve然后启动Open-WebUI服务：open-webui serve在浏览器中访问 http://localhost:8080，选择Gemma 3模型开始使用。4. 在本地环境部署 从Hugging Face下载模型...
安装Ollama:从官方网站下载并安装 Ollama。 拉取Gemma 3 模型:安装 Ollama 后,使用命令行界面拉取所需的 Gemma 3 变体。例如:Ollama pull gemma3:4b 运行模型: 执行:llama run gemma3:4b命令,在本地启动模型。 然后,你可以直接从终端或通过 Ollama 提供的任何本地接口与 Gemma 3 交互。
那我们先试试4B版本的推理速度吧！竟然高达58token/s，那如果装27B版本，是不是能跑8token/s ！看来太激动了也不好，重新下载27B版本吧，ollama再看看需不需要更新！经过 4 小时漫长的等待，终于下载完成了。输入提示词！等了一会没反应！再仔细看，死机了！内存条已经满了，32G 太小了！怎么办？就这么放弃了...
早晨起床后一看,没运行成功,还是需要升级。这次升级直接重启 ollama 就行。 输入下面熟悉的命令,成功了!速度高达1.85token ... 2100元主机的效果也就这样了,想体验多模态效果的朋友可以使用2080魔改版22G,我这里只能先浅尝辄止了。 祝大家今天上班有个好心情!
项目地址:https://ollama.com/library/gemma3 谷歌表示,Gemma 3“以其尺寸提供了最先进的性能”,并且优于 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini 等领先的 LLM。具体来说,Gemma 3 27B 在 Chatbot Arena Elo 分数测试中排名第二,仅次于 DeepSeek-R1。它超过了 DeepSeek 的较小模型、DeepSeek v3、OpenAI 的...
Ollama 官方介绍:The current, most capable model that runs on a single GPU.(目前,能够在单块GPU上运行的最强大模型) Gemma3 需要Ollama 0.6以及上版本 小贴士:Ollama 官方下载慢,可以使用我提供的离线文件。链接:https://pan.quark.cn/s/3edf9885dc36 ...