ollama create example -f Modelfile 运行模型 ollama run example 问题来了,自己下载的模型怎么量化成GGUF格式?这就需要用到llama.cpp这个项目了。 llama.cpp llama.cpp的主要目标是能够在各种硬件上实现LLM(大型语言模型)推理,无论是本地还是云端,都只需最少的设置,并提供最先进的性能。提供1.5位、2位、3位...
I built a RAG Q&A pipeline using LlamaIndex and Llama-cpp-python in the past. I want to switch from llama-cpp to ollama because ollama is more stable and easier to install. When I made the switch, I noticed a significant increase in response time. Would you know what might cause this...
1，使用ollama-python 库进行交互 #!pip install ollamaimportollamaresponse=ollama.chat(model='qwen...
llama_mlocks*lmlocks,llama_progress_callbackprogress_callback,void*progress_callback_user_data);voi...
第一种方法是使用llama.cpp。llama.cpp是一个无依赖的C/C++实现,用于在本地运行LLaMA模型。它提供了一个简单的接口,使得用户可以在本地设备上加载和运行LLaMA模型。通过使用llama.cpp,用户可以轻松地将大语言模型集成到自己的应用程序中,实现本地化运行。 第二种方法是使用LM Studio。LM Studio是一个方便易用的解...
Ollama和llama.cpp一样(因为其底层就是用的llama.cpp),需要适配GGUF格式。 GGUF是一种由开发者Georgi Gerganov提出的大模型文件格式,全称为GPT-Generated Unified Format。该格式旨在优化大型机器学习模型的存储和加载效率,通过紧凑的二进制编码、优化的数据结构以及内存映射等技术,实现模型数据的高效存储、传输和快速...
导入模型 cmd进入模型转换的输出目录,执行 ollama create my_qwen -f Modelfile 开始导入模型。 然后使用ollama list查看是否导入成功,使用ollama run my_qwen 就可以使用我们新的模型了。
llama.cpp的使用比ollama复杂一些,技术门槛稍微高一些,所以对于初学者的话,我还是推荐使用ollama。但是llama.cpp方式要比ollama+open-webui方式要占用硬件资源小,自带图形页面。两者各种利弊,大家选择最合适的就好。 --- 具体使用的过程中,如果有不明白的地方,可以参照星球或留言,也可以私信我,看到我都会第一时间答...
之所以 Ollama 能快速形成如此丰富的生态,是因为它自立项之初就有清晰的定位:让更多人以最简单快速的方式在本地把大模型跑起来。于是,Ollama 不是简单地封装 llama.cpp,而是同时将繁多的参数与对应的模型打包放入;Ollama 因此约等于一个简洁的命令行工具和一个稳定的服务端 API。这为下游应用和拓展提供了极大便利...
之所以 Ollama 能快速形成如此丰富的生态,是因为它自立项之初就有清晰的定位:让更多人以最简单快速的方式在本地把大模型跑起来。于是,Ollama 不是简单地封装 llama.cpp,而是同时将繁多的参数与对应的模型打包放入;Ollama 因此约等于一个简洁的命令行工具和一个稳定的服务端 API。这为下游应用和拓展提供了极大便利...