internlm2-chat-7b 本地部署可以通过多种方式实现,包括使用 Gradio、Streamlit、Transformers、ModelScope 等工具。 以下是详细的部署步骤: 1. 环境准备 硬件环境:确保你有足够的计算资源,如 GPU(推荐使用 RTX 3090 或 RTX 4090)和足够的内存。 软件环境:安装 Python
在本地运行此模型并启动一个与 OpenAI 兼容的 API 服务 使用本地大语言模型运行 Obsidian-local-gpt 插件 我们将使用 LlamaEdge[3](Rust + Wasm 技术栈)来开发和部署这个模型的应用程序。无需安装复杂的 Python 包或 C++ 工具链!了解我们选择这项技术的原因[4]。 在本地运行 internlm2_5-7b-chat 并启动兼...
在本地运行此模型并启动一个与 OpenAI 兼容的 API 服务 使用本地大语言模型运行 Obsidian-local-gpt 插件 我们将使用 LlamaEdge[3](Rust + Wasm 技术栈)来开发和部署这个模型的应用程序。无需安装复杂的 Python 包或 C++ 工具链!了解我们选择这项技术的原因[4]。 在本地运行 internlm2_5-7b-chat 并启动兼...