命令行的具体格式为: ollama run modelscope.cn/{model-id} 1. 其中model-id的具体格式为{username}/{model},例如: ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF ollama run modelscope.cn/second-state/gemma-2-2b-it-GGUF ollama run modelscope.cn/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-...
整个命令的作用是,调用 Python 解释器的命令,-c 后面的字符串作为 Python 代码,这行代码从 modelscope 模块中导入了 snapshot_download 函数,阿里云的modelscope是为我们提供模型下载功能的 Python 包,而 snapshot_download 函数用于下载模型。在当前目录下创建一个名为 models 的文件夹(如果它还不存在的话),并下载...
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download model_dir= snapshot_download("zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_full",cache_dir="/home/zhanghui/models", revision=="master") ~ conda activate modelscope python modelscope_download.py 根据第二课的笔记,将HF模型转为gguf conda ac...
2. ollama run ModelScope任意GGUF模型 ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF 在安装了Ollama的环境上(建议使用>=0.3.12版本),直接通过上面的命令行,就可以直接在本地运行 Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF模型。 命令行的具体格式为: ollama run modelscope.cn/{model-id} 其中model-id的具...
我会继续介绍VLLM和Ollama的单节点多卡推理,哦,还有Huggface、modelscope模型下载,然后简单过过Dify、FastGPT的模型接入,相关嵌入、重排模型部署、Llama.cpp使用、GGUF模型的合并、Ollama自定义模型的构建等等,可能会有点长。 LLM模型拉取(镜像、ModelScope) ...
大模型下载到本地的方式推荐使用直接从Ollama远程仓库下载模型的方式，这种方式既直接又常用，操作简便且推荐度最高。如果已经从HF或ModeScope下载了GGUF模型文件（例如，文件名称为：Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf），并且希望将其导入到本地，可以在存放该GGUF模型文件的目录中创建一个名为Modelfile的...
仅需要大概1分钟,ollama会从自己的库中将模型pull至本地,万兆网卡下达100MB/s,跟modelscope速度相当。 四.推理服务测试 1.终端命令行运行 如图,直接对话即可 2.curl运行 generate补全: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 curl http://123.123.123.123:11434/api/generate-d'{ "model": "mistr...
sudo chmod 777 ./ollama-modelscope-install.sh ./ollama-modelscope-install.sh 升级完旧进程还在,此时重启下服务即可 sudo systemctl restart ollama sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama 参考: 【端侧AI】保姆级Ollama的0.4.4升级教程!
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF/files 下载模型文件 在模型所在目录创建一个Modelfile Modelfile内容示例: FROM ./qwen2-7b-instruct-fp16.gguf 在模型所在目录进入cmd,执行 ollama create qwen2:7b -f Modelfile 参考: ...