修改configs\model_config.py #本文将通过Ollama跑Qwen-14B,修改配置如下: #LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] LLM_MODELS = ["ollama"] #在ONLINE_LLM_MODEL 里做如下修改 ONLINE_LLM_MODEL = { …… # 加入Ollama "ollama": { "model_name": "qwen:14b", #Ollama...
ollama run qwen:14b 此电脑IP地址为192.x.x.53下载运行qwen:14b,关注CPU和内存使用情况 验证:在浏览器访问http://192.x.x.53:8000/,出现如下页面,即为运行正常 ollama运行正常 2、搭建Langchain-Chatchat 2.1下载Langchain-Chatchat 由于计算资源有限,借了另一台笔记本,也是Win10,直接下载https://github.c...
1. Ollama本地部署Qwen2.5 14B(使用docker实现Nvidia GPU支持)(1) 2. Ollma本地部署Qwen2.5 14B(不使用docker)(1) 推荐排行榜 1. Ollma本地部署Qwen2.5 14B(不使用docker)(2) 最新评论 1. Re:Ollama本地部署Qwen2.5 14B(使用docker实现Nvidia GPU支持) 特别有用!感谢大佬分享! --o2lin1 2. Re...
E5-2690v4运..E5-2690v4+64G内存+RTX2070S8G运行ollama 大模型AI,qwen2.5:14b.运行速度是11.64tokens/s.这个速度已经超过很多13代CPU 了。
OLLAMA 能用 QWEN 14B，可能是因为它对这个模型进行了优化，比如采用了更高效的内存管理方式，或者对...
设置完成后，你的第三方应用将能够通过API轻松访问ollama，享受其提供的服务。尝试使用ollama API进行沉浸式翻译，我选择了qwen:14b模型，效果表现尚可，您也可以试试。翻译质量 在尝试使用ollama API进行沉浸式翻译时，我选择了qwen:14b模型，并发现其翻译效果尚可。如果您也对这项技术感兴趣，不妨亲自尝试一下，...
E5-2690v4+..E5-2690v4+64G内存+RTX2070S8G运行ollama 大模型AI,qwen2.5:14b.运行速度是11.64tokens/s.这个速度已经超过很多13 14代CPU 了。这个qwen2.5:14b 有8G多已经超出显卡的显存容量了,使用了主板内存来共享。打造自己的脱网人工智能环境
第一步:环境准备 系统:Ubuntu 22.04 工具:MUSA SDK RC3.1.1 框架:Ollama(开源免费,小白友好)第二步:模型下载 打开Ollama,直接拉取DeepSeek R1系列模型,1.5B/7B/8B/14B轻量版任选;在Q4_K_M量化格式下,MTT S80的16GB显存可最高支持DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型的高效推理,充分满足轻量化AI开发需求...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ollama run qwen:14b image-20240513113857374 结语 安装Ollama完成之后就可以在本地愉快的使用大模型了。 例如支持gemma(谷歌大模型)、llama2(脸书大模型)、qwen(阿里大模型)等70+主流大模型,还在不断增加。