LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具。 GitHub:github.com/hiyouga/LLaM LLaMA-Factory介绍 项目特色 多种模型:LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和ORPO 训练。 多种精度:32 比特...
对于Ubuntu Server 来说,这步是非常简单的,简单到只要你的显卡不是太邪门,只需要两行命令即可完成相关配置。 注意:PVE直通下,如果你不确定你的显卡完全没有被系统调用,则不要勾选“全部功能”。ESXi 下则需注意 ESXi6.7 下英伟达显卡驱动不能够被正常识别,推荐使用 ESXi7 及以上版本。 SSH 连接到服务器,输入ub...
但大模型一般来说比较大,最好将模型下载默认路径设置在挂载的数据盘上。默认情况下,ollama模型的存储目录为/usr/share/ollama/.ollama/models。 修改默认路径的操作如下: 创建路径并修改权限 # 这里设置路径为 /opt/ai-platform/lldataset/ollama/sudomkdir/opt/ai-platform/lldataset/ollama/sudochmod-R777/opt...
使用Ubuntu 在本地部署运行Ollama 如果你想运行自己的大型语言模型,比如 ChatGPT,你很幸运。到目前为止,Ollama 是我的最爱之一。 在本教程中,我们将在您的 Ubuntu 机器上使用 WebUI 设置 Ollama。这是运行自己的 LLM 进行学习和实验的好方法,而且它是私有的——所有这些都在你自己的机器上运行。 Ubuntu 系统 ...
本文将详细介绍如何在Ubuntu 24.04 LTS系统中安装Ollama,并部署Llama3 8B和Qwen 32B这两个大模型,让读者轻松体验AIGC的无限魅力。 一、环境准备 在正式安装Ollama之前,我们需要确保系统环境满足以下要求: 硬件环境: CPU:推荐使用高性能CPU,如Intel E5-2698Bv3或更高版本。 内存:至少32GB DDR3内存,推荐配置为128...
ubuntu部署ollama+llama+graphrag 一、部署ollama 1. 找到ollama安装的文档,使用手动安装方式; https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md 2. 根据系统的cpu和gpu选择对应的般本下载: x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64 x86_64 GPU选择下载ollama-linux-amd64-rocm...
OpenWebUI支持哪些大语言模型的部署? Ubuntu系统下部署大语言模型时需要注意哪些兼容性问题? 之前在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目(可以看我之前写的文章),无奈电脑硬件配置太低,用qwen32b就很卡,卡出PPT了,于是又找了一台机器安装linux系统,在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。
确保网络代理关闭 ubuntu 系统,设置,网络代理,选择->关闭 参考 官方文档 https://docs.openwebui.com/getting-started/ 以下容器 运行之后,需要等一会,再访问 http://127.0.0.1:8080/ 注册open-webui 账号然后用账号登录,效果如下: 方法1,docker 拉取现有的镜像,创建容器运行 OLLAMA_BASE_URL 指定 ollama 服...
llama2作为目前最优秀的的开源大模型,相较于chatGPT,llama2占用的资源更少,推理过程更快,本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64)平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境(本教程基于Ubuntu20 LTS版操作) 2、确保你的环境可以连接GitHub ...