Xinference 是一个模型推理框架,支持包括 LLM,multimodal model 等多种模型。Xinference 可以让你在个人电脑(Win,macOS,Linux)上一键体验最前沿的开源模型,提供命令行与 web UI 方便用户快速体验模型。 Xinference 可以帮助你快速体验 LLaMA-2 在内的开源 LLM!甚至不需要显卡!让我们先来看看效果 :)
Llama 2 已入驻 Hub: 包括模型卡及相应的许可证。 支持Llama 2 的 transformers 库 使用单 GPU 微调 Llama 2 小模型的示例 Text Generation Inference (TGI) 已集成 Llama 2,以实现快速高效的生产化推理 推理终端 (Inference Endpoints) 已集成 Llama 2 接下来我们体验下不同版本的Llama 2。 Llama-2 7B Chat...
随着Meta 最新发布一个新的开源 AI 模型——Llama 2,网上盛赞的声音不绝于耳,甚至图灵奖得主、卷积网络之父、Meta 首席人工智能科学家 Yann LeCun 更是直言,「这将改变 LLM 市场的格局」。 而Llama 2 之所以能引起这么大的反响,不仅是因为它是开源的,更主要的原因便是它可以被免费地用于研究和商业用途。与此...
Updated Jun 2, 2025 Python bentoml / OpenLLM Star 11.3k Code Issues Pull requests Discussions Run any open-source LLMs, such as DeepSeek and Llama, as OpenAI compatible API endpoint in the cloud. llama mistral fine-tuning mlops bentoml vicuna llm model-inference llmops llm-serving llm...
After doing so, you should get access to all the Llama models of a version (Code Llama, Llama 2, or Llama Guard) within 1 hour. Quick Start You can follow the steps below to quickly get up and running with Llama 2 models. These steps will let you run quick inference locally. For ...
步骤2:根据CPU型号下载Ollama安装包,并保存到目录 下载地址:https://github.com/ollama/ollama/releases/ #x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64#aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm64 #有网机器下载过来也一样wget https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 ...
The open-source llama.cpp code base was originally released in 2023 as a lightweight but efficient framework for performing inference on Meta Llama models.
步骤2:根据CPU型号下载Ollama安装包,并保存到目录 下载地址:https://github.com/ollama/ollama/releases/ #x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64 #aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm64 #有网机器下载过来也一样 wget https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 ...
LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是 Ollama 的官网地址:https://ollama.com/ ...
因为ChatGPT3.5/4没有开源,所以本文选择Meta AI半开源的LLM 模型Llama 2,该模型也是Hugging Faceopen_llm_leaderboard的榜首模型 所谓半开源即只有inference过程没有train过程 老样子: paper :https://arxiv.org/abs/2307.09288 code :https://github.com/facebookresearch/llama ...