ollama run llama3.1:8b 如果您的显卡非常好,其他两个模型的拉取命令如下:ollama run llama3.1:70b ollama run llama3.1:405b · 出现success提示时,说明模型加载完成,可以愉快地跟大模型交流了。更多模型支持 当然 ollama 不仅支持运行 llama3.1,实际上他支持更多的开源模型,详细教程见官方文档:模型...
回到聊天窗口,选择llama3.1:8b模型 接下来就可以进行聊天了。 目前我们在本机部署了LobeHub,并且还添加了Llama3.1大模型,如果想团队协作多人使用,或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问,免去了复杂得本地部署过程,只需要一个公网地址直接就可以进入到LobeChat中。 接下来教大家如何安装Cpolar...
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 下载到离线服务器上:/usr/bin/ollama ollama就是你下载的ollama-linux-amd64 ...
Windows:https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe 1.2 Linux 推荐大家使用 Linux 服务器进行部署,毕竟大模型的对机器配置还是有一定要求。 裸机部署 step 1: 下载 & 安装 命令行一键下载和安装: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 如果没有报错,它会提示你 ollama 的默认配置文件地址: C...
一、llama3介绍 LLama3是今年新推出的大模型,有80亿参数和700亿参数量版本,被称之为“史上最强开源大模型”,性能据说可以对标GPT-4。我目前已上手深度体验2个多月了,感觉对日常生活和写作有一定的参考意义,还没玩过的朋友可以来体验下。 本文介绍的是Llama3本地中文大模型,不需要接入网络,支持Windows、Linux、...
python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --model-path ../Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 默认端口为21002,可通过--port指定。FastChat 的 Worker 会向 Controller 注册自身,并通过心跳机制保持连接。 本文使用的是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型,通过指定--num-gpus参数选择使用显存。
作为Meta发布的最新大模型,Llama3以其卓越的性能和广泛的应用前景,吸引了众多开发者和研究者的关注。本文将详细介绍Llama3模型的本地部署步骤及高效微调方法,帮助读者快速上手这一前沿技术。 一、Llama3模型概述 Llama3是Meta推出的新一代大型语言模型,目前开放了80亿(8B)和700亿(70B)参数版本,具有更强的语言理解...
Mata公司发布的llma3是目前最火的开源大模型,自己动手跑了一次Llama3-Chinese 推理和训练。记录一下,希望能对大家有帮助。 很多人是基于本地主机的跑的,但是性能和容量都有限,过程中会遇到很多麻烦,为了一步到位跳过环境的坑,我是直接在 AutoDL 上租赁一台带GPU的服务器,在线体验Llama3的部署,推理和训练。我的经...
下面我们介绍一下如何通过ollama本地部署大模型。 登录gitee的官网,注册并登录 https://gitee.com/ git下载 https://git-scm.com/downloads 在downloads下面选择对应的系统 点击windows到版本选择界面 选择64-bit Git for Windows Setup 下载器中,文件名如下 ...
Llama中文大模型的部署实践 一、引言 随着自然语言处理技术的快速发展,大模型成为了推动技术进步的关键力量。Llama中文大模型作为其中的佼佼者,为中文自然语言处理提供了强大的支持。然而,如何将这些模型部署到实际应用环境中,发挥其作用,是许多开发者关注的问题。本文将介绍Llama中文大模型的部署实践,帮助读者更好地理解...