Ollama 支持多种流行的开源模型,包括 GPT、LLama、DeepSeek 等,并且提供了简单易用的命令行接口,可以快速启动、运行和管理模型。详细介绍参加《Ollama——大语言模型本地部署的极速利器》这篇博文。 1.2 什么是 DeepSeek-r1:7b DeepSeek-r1:7b 是一个拥有70亿参数的大型语言模型,专注于高效处理复杂的自然语言任务...
我们在windows cmd窗口中输入 ollama pull qwen2.5:7b-instruct 等待模型下载,下载的模型速度取决您的网络速度。 使用 使用ollama 命令行窗口推理 启动模型 ollama run qwen2.5:7b-instruct 模型启动完成,这样我们就可以实现模型推理了。 我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速...
部署流程如下: 1. 在modelscope上将Qwen2-VL-7B-Instruct下载下来。 2. 下载llama.cpp,需要下载这个分支。 3. 编译llama.cpp,流程和上一篇文章差不多,不过需要将cmake .. 这一步替换为下面命令: cmake .. -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_COMPILER=$(whichnvcc) -DTCNN_CUDA_ARCHITECTURES=61 ...
确保在安装过程中没有误选或取消勾选相关组件。 运行Llama2-Chinese-7b-Chat安装完成后,您可以打开Llama2-Chinese-7b-Chat应用程序。初次运行时,程序可能会提示您进行一些初始设置,如选择语言、创建账户等。按照个人需求进行相应配置。 使用Llama2-Chinese-7b-Chat完成初始设置后,您就可以开始使用Llama2-Chinese-7b-C...
本机实现Llama 7B推理及部署 使用llamafile在Windows系统部署 - **部署步骤**:首先从[https://www.modelscope.cn/api/v1/models/bingal/llamafile-models/repo?Revision=master&FilePath=llamafile-0.6.2.win.zip](https://www.modelscope.cn/api/v1/models/bingal/llamafile-models/repo?Revision=master&Fi...
想到的思路: `llama.cpp`, 不必依赖显卡硬件平台. 目前最亲民的大模型基本就是`llama2`了, 并且开源配套的部署方案已经比较成熟了. 其它的补充: 干就行了. --- #一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件 [llama.cpp开源社区](https://github.com/ggerganov), 目前只有一个问题, 就是网络, 如果你...
Llama中文社区开源预训练的Atom-7B-chat大模型作为其中的佼佼者,受到了广泛关注。本文将从以下几个方面详细介绍这一大模型,并提供本地化部署的实测经验。 一、Atom-7B-chat大模型简介 Atom-7B-chat大模型是在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练得到的。这一模型不仅包含了百科、书籍、博客、新闻、...
本期样例,我们将展示EA500I Mini如何高效部署meta-llama/Llama-2-7b-hf和TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0大语言模型,实现本地化多模态处理和自然语言处理。 LLaMA 7B作为轻量化大模型的代表,以其卓越的语言理解与生成能力,广泛应用于智能客服、内容审核、文本生成、翻译等场景,为企业提供经济高效的智能化解决...
由于原版LLaMA对中文的支持非常有限,因此,Chinese-LLaMA-Alpaca在原版 LLaMA 的基础上进一步扩充了中文词表。 Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 这一部分需要合并lora权重,对原版...
在Linux上部署Ollama，启动Mistral7B及Gemma7B服务，并测试效果的步骤如下：下载并安装Ollama：从Ollama官网下载安装包。在Linux系统上执行安装命令，完成Ollama的安装。下载Mistral7B和Gemma7B模型：使用Ollama命令行工具下载Mistral7B和Gemma7B模型。确保模型文件存储在指定的目录中，以便后续启动服务时使用。