Raspberry Pi 4,它是一台运行Linux的单板计算机;它体积小,仅需要 5V 直流电源,无需风扇和主动冷却: 对于RAM大小,我们有两种选择: 有8 GB RAM 的 Raspberry Pi 允许我们运行7B LLaMA-2 GPT[1]模型,其在 4 位量化模式下的内存占用约为 5 GB。 有2 或 4 GB RAM的设备允许我们运行像TinyLl...
根据外媒报道，许多人已成功地将LLaMA语言模型安装在个人计算机、Pixel 6手机和Raspberry Pi等设备上运行。LLaMA是以公开资料进行语言模型训练，其成果也相对开放，因该些人担心其过度公开会引发恶意利用，例如垃圾邮件或钓鱼式攻击等问题，资讯安全研究员Jeffrey Ladish直接表示：“开源此模型是糟糕的做法。”数据源：arst...
但是,我们可以看到,响应非常准确,如果你有最新的 Raspberry Pi 5 和 8 GB RAM,你可以轻松运行 7B 参数语言模型。 结论 本文将 Raspberry Pi 5 的功能与 Ollama 相结合,为热衷于在本地运行开源语言模型的人奠定更坚实的基础。 无论您是努力突破紧凑计算界限的开发者,还是渴望探索语言处理领域的机关报爱好者,这...
LLaMa提供Raspberry Pi上的运行，这无疑是将最大的创造力交于对应的项目软件上，也就是你在Raspberry Pi使用LLaMa将没有任何限制，这会无限放大人们的创造力。尤其LLaMa模型配合人工机器人，让在电影中看到的人工智能机器人将不再是电影中的场景，智能物联也不将是科幻小说中的情节。 在Raspberry Pi上运行有哪些好处...
在4GB RAM 的 Raspberry Pi 上运行 7B 模型,速度 0.1 token/s。 这个项目是如此成功,以至于作者 Georgi Gerganov 把自己的 side project 正式成立为了一家初创公司 ggml.ai (这是个用于机器学习的张量库,llama.cpp 和 whisper.cpp 的背后都用着它) ...
让Llama 2 在 Windows 98 奔腾 2(Pentium II)机器上运行,不但成功了,输出达到 39.31 tok / 秒。 这台PC 可能比你的年龄还大,要知道它已经是 26 年前的硬件了,配备英特尔奔腾 2 CPU 和 128MB 的内存。 该项目是一个名为 EXO Labs 组织的一次大胆尝试,其证明了如果 Llama 模型能在 26 年前的硬件上跑...
如果你对在旧硬件(如旧 Mac、Gameboy、摩托罗拉手机,甚至旧 Raspberry Pi)上运行模型感兴趣,请查看代码并加入我们的 Discord #retro 频道。人工智能的未来不一定要被锁在庞大的数据中心里,它可以在你已有的硬件上运行。 参考链接:https://blog.exolabs.net/day-4/...
如果你对在旧硬件(如旧 Mac、Gameboy、摩托罗拉手机,甚至旧 Raspberry Pi)上运行模型感兴趣,请查看代码并加入我们的 Discord #retro 频道。人工智能的未来不一定要被锁在庞大的数据中心里,它可以在你已有的硬件上运行。 参考链接:https://blog.exolabs.net/day-4/...
在4GB RAM 的 Raspberry Pi 上运行 7B 模型,速度 0.1 token/s。 这个项目是如此成功,以至于作者 Georgi Gerganov 把自己的 side project 正式成立为了一家初创公司 ggml.ai (这是个用于机器学习的张量库,llama.cpp 和 whisper.cpp 的背后都用着它) ...
根据外媒报道,许多人已成功地将LLaMA语言模型安装在个人计算机、Pixel 6手机和Raspberry Pi等设备上运行。LLaMA是以公开资料进行语言模型训练,其成果也相对开放,因该些人担心其过度公开会引发恶意利用,例如垃圾邮件或钓鱼式攻击等问题,资讯安全研究员Jeffrey Ladish直接表示:“开源此模型是糟糕的做法。” ...