详解本地运行大模型的三种实用渠道:Jan、LM Studio、Ollama #AI #LLM #大模型 - kate人不错于20241027发布在抖音,已经收获了690个喜欢,来抖音,记录美好生活!
尽管说它可以运行 Apple 的 MLX 格式的模型,但在一个快速迭代、野蛮生长的大模型时代,本地大模型用闭源应用启动并不够灵活,而开源的 Ollama 则可以使用 Hugging Face GGUF 格式的模型,也提供了命令行工具下载和管理模型。 如果想要获得和 LM Studio 类似甚至更强的体验,可以通过另一个项目 Open WebUI,来连接 ...
Ollama 本地服务器的优势并不仅限于此。无论是网站开发中的内容生成、商业分析领域的智能决策支持,还是个人生活中的文本写作助手,Ollama 都可以作为底层 LLM 引擎,为各类应用程序赋能,让人工智能无所不在。更妙的是,这一切仅需在本地计算机上运行 Ollama,就能畅享 LLM 的强大功能,而无需昂贵的云服务费用。 —...
你可以在https://ollama.ai/library上看到可用模型的列表,在撰写本文时,其中包括几个版本的基于美洲驼的模型,包括Llama 3、Code Llama、CodeUp和medllama2,它们经过微调以回答医学问题。 Ollama GitHub repo的README文件包含一些模型规格和建议的有用列表,“您应该至少有8GB内存来运行3B模型,16GB内存运行7B模型,32GB...
sudo curl-Lhttps://github.com/docker/compose/releases/download/v2.21.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m`-o/usr/local/bin/docker-compose 然后clone源码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github.com/langgenius/dify.git ...
LM Studio & Ollama Node.js API Wrapper About: This is a Node.js module that utilizes LM Studio's local server API & Ollama's local server API (and any API that behaves like OpenAI's API). This module is still under development. Purpose The purpose of this module is to make running...
curl -L -o llamafile.exe https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/releases/download/0.8.17/llamafile-0.8.17 curl -L -o mistral.gguf https://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF/resolve/main/mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf ./llamafile.exe -m mistral.gguf...
deepseek本地知识库搭建,从原理到实操AnythingLLM+Ollama+LMstudio!! 参考资料: https://www.bilibili.com/video/BV1scDaYcEzH/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=28d01303bc568b5f8929759152e5c969 anythingllm下载地址: https://anythingllm.com/ anythingllm官方文档: https://docs....
github:GitHub - BerriAI/litellm: Call all LLM APIs using the OpenAI format. Use Bedrock, Azure, OpenAI, Cohere, Anthropic, Ollama, Sagemaker, HuggingFace, Replicate (100+ LLMs) 简介 LiteLLM的功能就一句话:使用 OpenAI 格式调用所有 LLM API [Bedrock、Huggingface、VertexAI、TogetherAI、Azure、Open...
ollama -v 选择您的型号 现在,根据您的 Mac 资源,您可以运行基本的 Meta Llama 3 8B 或 Meta Llama 3 70B,但请记住,您需要足够的内存才能在本地运行这些 LLM 模型。我用 M1 Max 64 GB RAM 测试了 Meta Llama 3 70B,性能相当不错。 要运行Meta Llama 3 8B,基本上运行以下命令: (4.7 GB) ...