仅需要10G显存,使用Unsloth来微调Qwen2创建自定义聊天机器人,并创建GGUF文件,可以在PC端本地运行。 1 Unsloth是什么? Unsloth是一个预训练模型微调框架,专注于提高训练速度和减少显存占用。针对现在主流模型,如Llama-3,Qwen2,Mistral等LLM的微调速度可提升2倍,内存使用量减少70%,而且准确度并不会降低! 所有内核...
qwen2-7b大模型有4.4G,需要耐心等待一下,拉取成功之后,运行ollama list可以查看已拉取的模型。 ollama list 通过api接口进行对话测试 curl http://127.0.0.1:11434/api/chat -d '{"model": "qwen2:7b","messages": [{"role": "user", "content": "你用的大模型是什么?" }], "stream": false}...
Qwen2.5 模型总体上对各种system prompt更具适应性,增强了角色扮演实现和聊天机器人的条件设置功能。 长文本支持能力:与 Qwen2 类似,Qwen2.5 语言模型支持高达 128K tokens,并能生成最多 8K tokens的内容。 强大的多语言能力:它们同样保持了对包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文...
ollama gpu 集成测试qwen2 7b 模型 昨天测试了下基于ollama cpu 模式运行的qwen2 对于小参数0.5b 以及1.5b 的速度还行,但是你的cpu 核数以及内存还是需要大一些 今天测试下基于gpu 的qwen2 7b 模型,以下简单说明下 安装ollama 如果我们申请的机器包含了GPU,ollama 的安装cli 还是比较方便的,会直接帮助我们进行...
基于Dify + Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实操, 需要准备的工具列表有: windows11 vmware centos docker docker-compose dify vscode python 3.10.x node.js 18.x final shell 一、系统虚拟化 如果不想使用虚拟机CentOS+VM搭建Docker,可以在Window’s系统快速搭建Docker简化开发工作。
本文介绍如何通过Ollama结合Qwen2,搭建OpenAI格式的聊天API,并与外部函数结合来拓展模型的更多功能。 tools是OpenAI的Chat Completion API中的一个可选参数,可用于提供函数调用规范(function specifications)。这样做的目的是使模型能够生成符合所提供的规范的函数参数格式。同时,API 实际上不会执行任何函数调用。开发人员需...
推荐选择Qwen2-7B模型,因其具有7.07亿参数,能够处理复杂的语言任务,并在多种语言上表现出色。 选择好模型后,复制模型运行命令。以Qwen2-7B为例,运行命令如下: ollama run qwen2:7b 在命令行中粘贴该命令并回车,Ollama将自动下载并运行Qwen2-7B模型。 五、参数调整与高级用法 Ollama提供了丰富的参数配置选项,...
基于Dify + Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实操, 需要准备的工具列表有: windows11 vmware centos docker docker-compose dify vscode python 3.10.x node.js 18.x final shell 一、系统虚拟化 如果不想使用虚拟机CentOS+VM搭建Docker,可以在Window’s系统快速搭建Docker简化开发工作。
专业领域的专家语言模型能力增强,即用于编程的 Qwen2.5-Coder 和用于数学的 Qwen2.5-Math,相比其前身 CodeQwen1.5 和 Qwen2-Math 有了实质性的改进。具体来说,Qwen2.5-Coder 在包含 5.5 T tokens 编程相关数据上进行了训练,使即使较小的编程专用模型也能在编程评估基准测试中表现出媲美大型语言模型的竞争力。同...
curl -X POST http://localhost:11434/api/pull -d '{"model":"qwen2"}' 1. 访问测试,因为我使用的是如下配置的ECS,整体效果还是很不错的 GPU 监控信息 AI检测代码解析 nvidia-smi Mon Jun 10 07:18:52 2024 +---+ | NVIDIA-SMI 555.42.02 Driver Version: 555.42.02 CUDA Version: 12.5 | |-...