后来在github上找到一个基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型。 尝试下载了机器配置要求最低的模型版本——Chinese-Alpaca-2-1.3B,推理部分用llama.cpp,一路按教程步骤操作,包括克隆和编译llama.cpp、生成量化版本模型、加载并启动模型等等... 一顿操作下来,愣是卡在中途,不是python版本...
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它帮助用户快速在本地运行大模型,通过简单的安装指令,可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型,例如 Llama2。这个框架简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程,使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。 Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,定义成 ...
github的访问地址:https://github.com/1Panel-dev/MaxKB 安装和搭建ollma curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 1. 安装llama2-chinese ollama run llama2-chinese:13b 1. 进入maxKb, 配置知识库和本地模型
在cmd输入运行代码即可免下载安装直接使用(已在第4步模型安装成功) 如:ollama run llama2-chinese 六. 结语 本人使用的是8GB-2070super,16GB内存,i7-10700K。 在运行qwen-7b和llama2-chinese相当流畅,直接反馈出回复。
Ollama 还允许用户选择不量化模型。但是,这可能会导致模型大小和推理所需显存显着增加。例如,Ollama 提供的 7B 参数的 Llama2-Chinese 模型未经量化时大小约为 17 GB,而经过 FP8 量化后大小约为 4 GB。 以下是如何在 Ollama 中下载量化模型的示例: ...
“ollama run llama2” 终端会自动下载llama2模型并运行。 下次我们启动依然需要运行“ollama run llama2”加载模型。 下载完成后,我们就可以直接在命令行工具中进行对话了。 速度非常快,但我发现llama2对中文的支持并不友好。 对此我修改下载的模型为中文微调模型“ollama run llama2-chinese” ...
%ollama pull llama2-chinese 下载完成后,使用run命令运行模型,可直接将消息附在命令后,或留空进入对话模式,对话模式内置了几个以斜杠引出的命令: #单条输入%ollama run llama2-chinese "天空为什么是蓝色的?" #对话模式%ollama run llama2-chinese>>> /?
Discover how to set up and run local language models using Ollama and Llama 2. Explore control, privacy, and linguistic meaning extraction!
典型最新模型有:llama2-chinese,llama3,qwen2,可以查看官网在线模型列表 测试模型 通过如下命令进入交互模式 测试llama2-chinese模型 $ ollama run llama2-chinese >>> 输入提示词即可获取推理后的结果 测试llama3模型 $ ollama run llama3 >>> 测试qwen2模型 $ ollama run qwen2 >>> 更多命令 o...
ollama run llama2-chinese #装载模型,3.8GB,要点下载时间,耐心等待 ollama run llama3 #运行llama3 运行好了 尝试问问题:中国 新能源 汽车的发展前景分析报告 资源占用情况: 有点慢,需要耐心等待 2.3为ollama安装一个UI 使用的是web ui,官方网站