使用ollama本地部署gemma记录 1.官网https://ollama.com/安装ollama 2.先配置一下环境变量 不然下载的东西会默认丢在C盘里 3.cmd执行ollama run gemma:2b (使用后推荐直接下7b,2b有点不够用 后续解决:打开debug,读一下server.log,自己排错,我这里是GPU的问题,最后把GPU选项关闭就好了...
Gemma is Google's latest lightweight model, available in two weight scales of 2B and 7B. Compared to Google's largest and most capable Gemini model, Gemma utilizes the same technology and architecture, delivering superior performance in models of comparable size, and can run smoothly on common ...
执行以下命令,等待ollama下载,并配置gemma:2B sudo ollama run gemma:2B 如果内存比较充足可以运行 sudo ollama run gemma:2b-instruct-fp16 3、使用模型 mistral交互 四 体感 本地可用,但是没有GPU,速度比较慢,字是一个一个显示出来的。 补充信息: ollama类似于docker, 大模型类似于镜像文件。
在Gemma官方页面上,Google给出了Gemma在语言理解、推理、数学等各项标准测试中的得分,其中70亿参数模型击败了主流开源模型Llama-2和Mistral,直接登顶Hugging Face开源大模型排行榜,成为目前全球最火热的开源大模型之一。 其中最基础的2b模型即便是在没有独显的笔记本电脑上都能尝试运行,而规模更大的7b、7b全量版分别需要...
要运行Gemma模型,需要将ollama版本升级到>0.1.26,通过运行ollama的安装。 由于Gemma模型(2b和7b)的大小,其质量将严重依赖于训练数据。从kaggle参考中我们可以读到,它们是在6万亿个令牌上训练的,包括: 网络文档:多样化的网络文本确保模型接触到广泛的语言风格、主题和词汇。主要是英语内容。
3. Gemma 2B 描述:参数量为20亿的模型版本,适用于基础的AI任务。 性能:可以高效地处理基础任务,资源消耗较少。 应用场景:适用于简单的文本生成、基础数据分析和基本对话系统。 硬件要求: CPU:四核处理器(如Intel i5或AMD Ryzen 5) 内存:8GB RAM 存储:至少100GB的可用存储空间 ...
3.根据您的硬件配置选择合适的模型版本。例如,如果显存小于 8GB,需要选择 2B 轻量版模型。 4.对于 7B 模型,使用命令 ollama run gemma:7b。对于 2B 轻量版,使用命令 ollama run gemma:2b。 5.首次运行时,系统会自动下载模型文件。下载完成后,您将进入交互模式,可以开始与模型交互。