Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。 如Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3,阿里的qwen2 等模型。 完整支持的模型列表可以参考:https://ollama.com/library 它基于llama.cpp实现,本地CPU推理效率非常高(当然如果有GPU的话,推理效率会更高), 还可以兼容
而且Python分支支持纯CPU部署: 文档地址:QAnything/QAnything使用说明.md at master · netease-youdao/QAnything 于是决定马上部署。 1. QAnything: Github地址:GitHub - netease-youdao/QAnything: Question and Answer based on Anything. QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式...
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。 如Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3,阿里的qwen2 等模型。 完整支持的模型列表可以参考:https://ollama.com/library 它基于llama.cpp实现,本地CPU推理效率非常高(当然如果有GPU的话,推理效率会更高), 还可以兼容 openai的接口。 本文将按照如下...
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...
我的笔记本CPU是i7-1360P,4大核8小核,总体性能应该可以和i7-10700k\amd 5500差不多,同学们感觉这个速度能接受吗?后台有个captura录屏,其它任务可以忽略。模型:千问2.5:14b, 视频播放量 749、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 2, 视频作者 推格
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EMBEDDING_MODEL:bge-large-zh-v1.5 大模型应用框架:Langchain-Chatchat 如有疑问➕V:DuOTOR2A 1.下载ollama 1.1Windows11环境 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz 机带RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 ...
ollama cpu gpu比例调整 目录 一.简介 二.效果演示 一.简介 GPUImage共 125 个滤镜, 分为四类 1、Color adjustments : 31 filters , 颜色处理相关 2、Image processing : 40 filters , 图像处理相关. 3、Blending modes : 29 filters , 混合模式相关....
ollama底层是llama.cpp实现的,对于cpu有做专门的优化,比如指令集优化,你的机器如果是Mac,也有使用到Apple芯片加速。transformers本身是python和pytorch实现的,会比cpp慢一些。 另外一个ollama模型应该量化过比如int4量化,比fp16的肯定是要快的。对比的时候要保证模型是一样的。 1 回复 提问者 慕仙3296778 #1 非...
用CPU部署Ollama 拉取Docker 图像 docker pull ollama/ollama 拉取ollama 仓库的 ollama 镜像 2,启动 Ollama 容器 docker run -d -v $PWD/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 \ --name ollama ollama/ollama # 启动OLLAMA并映射端口 参数解释如下: — name ollama: 这将容器名称设置为 ollama...