第一步：更新ollama版本 输入:ollama -v 如果低于0.3.10，升级版本。windows比较方便，直接下载后覆盖安装。linux建议去https://www.modelscope.cn/models/modelscope/ollama-linux 进行快速升级。第二步：下载模型 ollama pull minicpm-v 大概5G左右，如果网速慢，记得多试几次 第三步：测试GPU和CPU ollama...
【vLLM+Sensevoice+Cosyvoice】本地部署大语言模型+ASR+TTS实现个人智能助手功能-环境部署及成果展示 6.7万 15 17:07 App Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 5.1万 16 7:05 App 轻松搭建本地大模型 Web 交互界面 - Ollama + Open WebUI...
一些分享,本地部署建议都放在wsl中,环境和文件易于管理vllm推理很快,300tokens /s 但内存占用很大ollama量化模型,但不一定全部加载在显存中,有速度问题。ragflow当前对于纯paper reading 略显鸡肋,学术gpt是提示词工程 直接用就可以。, 视频播放量 98、弹幕量 0、点赞
vLLM 和 Ollama 都是针对大模型推理优化的框架,他们采用的技术路线不同。目前提高大模型运行效率的三条...
Ollama v0.1.33版本更新增强了本地部署的大型语言模型(LLMs)功能,支持多用户并发交互,提升了协作效率。新版本引入了多个新模型,包括Llama 3、Phi 3 Mini等,并修复了API挂起、内存溢出等问题。新增的并发特性允许同时处理多个请求和加载多个模型,通过设置环境变量实现,已在Windows 11和Linux系统上提供设置指南。这一...
Hello,大家好!上周,Ollama进行了v0.1.33版本更新,为本地部署的开源大型语言模型(LLMs)带来了重大改进。现在,多用户可以在同一台宿主机上与LLMs进行互动,实现同时聊天对话。这一更新对于企业或团队用户是一个非常好的消息,它提高了本地协作效率还优化了用户体验。
vLLM则是可以直接使用从huggingface或者modelscope下载的文件。 llama.cpp则是要使用gguf格式的模型,可以是自己生成或者从huggingface上下载(如果模型作者提供了这个格式的话)。 最近Qwen1.5在开源上比较积极,这3个它都有支持。 显存占用: 同规格的模型,ollama显存占用比vLLM少,而且在运行后,一段时间没有使用ollama...
我们讲两个代表性的项目,vLLM 和 Ollama. vLLM 是去年6月推出的一个大模型推理加速框架,通过 PagedAttention 高效管理 attention 中缓存的张量,实现了比 HuggingFace Transformers 高 24 倍的吞吐量。vLLM 支持 Llama,百川,千问等模型,也支持基于这些模型架构训练或微调得到的模型,比如 Lemur: HuggingFace - Llama...
正面交锋:Ollama vs VLLM 我们使用相同的AI模型(Llama2 8B)测试了这两个工具,并比较了它们的表现。以下是我们的发现: 1. 处理多个请求(并发) Ollama: 它可以处理多个请求,但随着请求的增多,速度会变慢。 VLLM: 它像冠军一样处理多个请求,即使有很多请求也能保持高速。
第一步:启动Hyper-v 打开控制面板,在程序与功能页面选择启用或Windows功能 勾选Hyper-V、虚拟机平台、Linux子系统并点击确认 然后,重启计算机。 第二步:安装WSL 打开powershell,以管理员的身份启动命令窗口,输入 wsl --update 1. 安装 wsl --install