1. 环境配置 本次实验所使用的操作系统和硬件环境如下：操作系统：Windows 11 23H2CPU：Intel i7-12700内存：16GBGPU：NVIDIA GeForce GTX 1650（4GB）磁盘：512GB SSD 同时，已经确保安装了nvidia显卡驱动、cuda以及cudnn，以满足实验所需的配套环境。2. 安装LM Studio 前往官方网站，选择适合Windows系统的版本进行...
GPU: NVIDIA GeForce GTX 1650 Disk: 512GB SSD 已经安装nvidia显卡驱动+cuda+cudnn,配套如下: 2. 安装LM Studio 访问官网,选择windows版本下载安装。 安装完成打开后的界面如下: 3. 模型配置 以首页推荐的谷歌deepmind出品的模型Google's Gemma 2B Instruct为例,点击搜索会跳转到huggingface官网改模型的URL: https...
模型下载完成后，通常建议将其放置在C:\Users\计算机名.cache\lm-studio\models这个默认文件夹下，并建议在该文件夹内再创建一个子文件夹以便于识别。若您的C盘空间有限，也可选择其他存储位置，例如我选择了J:\LM Studio\models。为确保无误，建议将C:\Users\计算机名.cache\lm-studio下的所有文件和文件夹一并...
DeepSeek-R1 + LMStudio本地部署 1.本次使用的操作系统,以及环境配置 操作系统:windows11 CPU: i7-11800H 内存:16GB GPU:RTX3050ti 4G显存 2.安装LM Studio 官方网址:LM Studio - Discover, download, and run local LLMs 3.安装deepseek R1 8b模型 1)首先进入开发者模式 2)点击这里,进入配置项页面 3)...
简单来说，当前 LM Studio 在 CUDA 模式下只使用 CPU + GPU，要用上 Intel Ultra 9 的 NPU，需要...
首先在windows最下方的任务栏中搜索powershell 可以选择以管理员身份运行。打开后,把以下的命令修改后复制粘贴到powershell中后按回车键就可以了 # 设置目标文件夹路径 (这一步需要将自己LMStudio安装的位置填在双引号内) $folderPath = "文件路径" # 设置要搜索的字符串和替换的字符串 ...
运行Llama-3 或 Phi-3 等大型语言模型 (LLM) 通常需要云资源和复杂的设置。LM Studio改变了这种情况,它提供了一个桌面应用程序,让您可以直接在本地计算机上运行这些模型。 它兼容 Windows、macOS 和 Linux,其友好的图形用户界面让运行 LLM 变得更加容易,即使是不熟悉技术设置的人也能轻松上手。它还是保护隐私的...
目前LM Studio 支持两种格式的模型,分别是 GGUF 和 MLX,在 LM Studio 设置的 Runtimes 能看到目前安装的运行扩展包。 其中GGUF 格式用的是 llama.cpp 引擎来跑,而 MLX 用的是苹果的 Apple MLX 引擎,下面就来做一下测试。 因为Apple Silicon 的 Mac 电脑采用了统一内存架构,内存可以给 GPU 来做显存使用,但...
LM Studio官网 https://lmstudio.ai/ 因为我的MacBook CPU是Intel而不是M系列的,所以我使用Windows台式机进行安装和测试。 模型下载 因为它的模型都来源于Hugging Face,需要科学上网才能下载模型。 下载几个模型试下: 运行使用 点击AI Chat,然后选择不同的模型,进行chat聊天。
操作系统:Windows 11 CPU:i7-11800H 内存:16GB GPU:RTX 3050 Ti(4GB显存) 虽然这套配置无法运行超大规模模型,但用来部署8B这样的中小型模型完全没问题。 步骤一:安装LM Studio LMStudio是一个非常方便的本地模型管理工具,支持下载、安装和运行各种本地LLM(大语言模型)。以下是安装步骤: ...