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...
1.4 跑通第一个模型 # 新开一个终端窗口,执行如下命令(将下载并运行 Qwen2 的 0.5B 的 Chat 模型)ollama run qwen2.5:0.5b-instruct 2. 参考资料 2.1 Ollama GitHub https://github.com/ollama/ollama 3. 资源 3.1 Ollama library(模型工厂) https://ollama.com/library...
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...
1.4 跑通第一个模型 # 新开一个终端窗口,执行如下命令(将下载并运行 Qwen2 的 0.5B 的 Chat 模型) ollama run qwen2.5:0.5b-instruct 2. 参考资料 2.1 Ollama GitHub https://github.com/ollama/ollama 3. 资源 3.1 Ollama library(模型工厂) https://ollama.com/library...
1.4 跑通第一个模型 # 新开一个终端窗口,执行如下命令(将下载并运行 Qwen2 的 0.5B 的 Chat 模型) ollama run qwen2.5:0.5b-instruct 1. 2. 2. 参考资料 2.1 Ollama GitHub https://github.com/ollama/ollama 3. 资源 3.1 Ollama library(模型工厂) ...
咱看看输出结果。输出了靠近300字，可以了 主要的描述很详细，但地点不是伦敦，对于视觉模型来说，这可以了。GPU效果 3秒还行。现存占用6G左右 字数：341。比CPU多一些。来看看描述，似乎没有出现上面的错误地点。蹲ollama啥时候支持minicpm3，继续测试。https://ollama.com/library/minicpm-v ...
1、使用tomcat的 Native library,这个可以从https://tomcat.apache.org/download-native.cgi上面下载对应包,下载后的包放到bin目录下面。 2、在portal-setup-wizard.porperteis里面添加如下配置: com.liferay.portal.servlet.filters.sso.cas.CASFilter=false ...
网址:https://ollama.com/library 这里以千问的qwen1.5为例子 然后点击qwen进入网址,我这里选择的是qwen1.5 7B的模型 接着复制右上角的命令 ollama run qwen:7b 再新创建一个cmd命令窗口,然后进入之前的环境 activate ollama-difyollama run qwen:7b ...
首先去 ollama.com/library 网站搜索自己希望下载的LLM,比如 qwen:110B。 我们可以登录到container里面,使用以下命令下载模型: docker exec -it <container id> ollama run qwen:110b 或者通过WebUI也可以下载。 9. 使用WebUI与模型沟通 最后,我们就能在WebUI上与下载的LLM进行沟通了。 如果要查看GPU的使用...
可以通过这个链接(https://ollama.com/library)查看Ollama提供的所有模型,并了解其详细信息,比如模型的大小和参数。 运行不同大小的模型需要不同量的内存:7B模型至少需要8 GB RAM,13B模型需要16 GB,而33B模型则需要32 GB。Ollama支持GPU加速,如果你没有GPU,Ollama也可以在CPU上运行,只是速度会慢一些。