本地 LLM 服务器(如 LM Studio、Ollama、oobabooga、kobold.cpp 等)利用这一优势为本地应用提供动力。 演示部署:像 Gradio 和Streamlit 这样的框架有助于原型应用的开发和演示分享。你也可以轻松地在线托管它们,例如使用 Hugging Face Spaces。 服务器部署:在大规模部署 LLM 需要云(参见 Sky
其他HuggingFace上还有不少基于LLaMA的中文模型,例如Chinese-Alpaca-Plus,不过他们大多只有类似Lora的模型且受限与LLaMA本身的授权而不能商用。 我的一些实践及测试 主要测试了ChatGLM-6B ChatGLM: 北方的郎:ChatGLM-6B分别在A100 40G/V100 32G上运行及评测 北方的郎:在AI Studio上部署及测试ChatGLM-6B,全部安装步...
还有一些面向专业领域的，如编程、医学等等，这些不在本文讨论范围内。这款DEMO本质的中文模型是chatglm 6B，清华大学发布，对硬件要求低 英文模型则是llama 2 13B，Meta推出，当前已有llama3 LM Studio支持的是guff格式的模型，这类模型经过重新编译打包，整体尺寸更小，文件合一，非常适合移动和存储，尤其适合在迷你...
这款DEMO本质的中文模型是chatglm 6B,清华大学发布,对硬件要求低 英文模型则是llama 2 13B,Meta推出,当前已有llama3 LM Studio支持的是guff格式的模型,这类模型经过重新编译打包,整体尺寸更小,文件合一,非常适合移动和存储,尤其适合在迷你主机上运行。同一种模型通常会有4B,7B,14B,72B多种大小,部分模型在同一种规...
Ollama和LM Studio都是只支持GGUF类型量化的大语言模型,vLLM、Xinference和SGlang是支持pytorch或者说transformer类型的大模型,这些类型的模型通常在HuggingFace上都能找到。一般我们使用Ollama和LM Studio在桌面显卡领域部署,也就是个人电脑上部署使用。而在服务器领域,我们通常使用后三者。本篇我们主要关注于vLLM如何...
LLaMA的中文名字叫 "羊驼" ,熟悉开源的小伙伴可能对这个大模型比较的熟悉,它是目前比较主流且知名的开源大模型框架,在目前的开源大模型里面,参数比较大、效果比较好的开源大模型之一,一度被开发者评选为最受欢迎的大模型。 关于GPT-4,其实从参数上我们也可以看出来,号称是史上最强大模型,参数足足有1.8万亿,之所以...
请参考:开源大模型提示指南(以ChatGLM3为例) - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 3. Prompt演示 首先是获取模型,在本项目中,直接使用本地模型。然后就可以与模型对话了。 # 添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候 import sys sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries') # 获取model fro...
LM Studio可以在主界面直接选择一些热门、主流的大语言模型进行下载，诸如谷歌的Gemma，Mistral，微软的Phi...
使用LLaMA-Factory对LLM大模型进行微调!训练专属于你的模型! LLM高性能应用服务Cloud Studio(云端 IDE)aigc 如今也是出现了各种各样的大模型,如果想要针对性的让他扮演某个角色我们通常采用的是给他输入prompt(提示词)。 MGS浪疯 2024/11/22 2K2 汀丶人工智能 LV.6 阿里算法工程师 关注 ...
4.建立内部LLM平台,透过API串接平台内的LLM模型 先到LM Studio找到模型的资料夹 复制一组现有的模型, 创建新的资料夹 换成刚刚训练完的模型 LM Studio已经有一个刚刚训练完的模型 加载模型, 启动Server 使用API范例, 改写成自己的问题, 透过API询问LLM模型 Server的API顺利成功返回LLM输出结果发布...