利用docker一键部署LLaMa2到自己的Linux服务器支持视觉识别支持图文作答支持中文,有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用,离线本地化部署包含模型权重合并。两种方式实现支持界面对话和API调用,一是通过搭建text-generation-webui。二是通过llamma.cpp转换模型为转换为 GGUF 格式,使用 quantize 量化模型,使...
D:\llama\llama.cpp\bin\quantize.exe ./zh-models/7B/ggml-model-f16.bin ./zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin 2 (quantize.exe文件在bin目录内, 自行根据路径更改) 到这就已经量化好了! 2.3 启动模型 可以进行部署看看效果了, 部署的话如果你电脑配置好的可以选择部署f16的,否则就部署f4 D:\llama\...
当你真正在本地部署了LLaMA 2... | 当我真的在本地部署了LLaMA 2之后,我就不是很理解那些吹LLaMA 2能抗衡chatGPT的人了。 LLaMA 2的基础模型,非常容易出现衰退现象,回答稍长就开始重复各种同义词、近义词。而如果选择LLaMA 2的chat版本,经过RLHF之后重复现象依然存在,但稍微好了一点,可是Meta RLHF又过于政确...
llama2把开源大模型效果提升到了一个新高度,可以预见开源效果还会继续提升,本地化部署也会更加流行 - 奇笑AI有啥用于20230719发布在抖音,已经收获了140.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Part 1:使用 llama.cpp 部署 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 以下引用原文档教程 以llama.cpp 工具为例,介绍模型量化并在本地部署的详细步骤。Windows 则可能需要cmake等编译工具的安装。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的 Alpaca-2 模型,有条件的推荐使用 6-bit 或者 8-bit 模型,效果更佳。运行前请确保: ...
英伟达本地版chatGPT来了!安全保护隐私,可在本地PC部署运行。Chat with RTX 借助检索增强生成(RAG)、NVIDIA TensorRT-LLM 软件及 NVIDIA RTX 加速技术,将生成式 AI 功能引入由 GeFo - 优设AI大神于20240219发布在抖音,已经收获了241.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活
比如模型部署,我们支持图1 这么多(实际上比如llama之类的衍生都可以用llama type 加载,基本上覆盖了市面主流大模型),一个配置就能切换到 vLLM, DeepSpeed 作为 infer backend(图2)。 部署一个 RAG存储集群, 你能想象就像部署一个模型那么简单么(图3),设置资源,节点数,本地磁盘(或者共享存储)that's all。