仅需要10G显存,使用Unsloth来微调Qwen2创建自定义聊天机器人,并创建GGUF文件,可以在PC端本地运行。 1 Unsloth是什么? Unsloth是一个预训练模型微调框架,专注于提高训练速度和减少显存占用。针对现在主流模型,如Llama-3,Qwen2,Mistral等LLM的微调速度可提升2倍,内存使用量减少70%,而且准确度并不会降低! 所有内核...
qwen2-7b大模型有4.4G,需要耐心等待一下,拉取成功之后,运行ollama list可以查看已拉取的模型。 ollama list 通过api接口进行对话测试 curl http://127.0.0.1:11434/api/chat -d '{"model": "qwen2:7b","messages": [{"role": "user", "content": "你用的大模型是什么?" }], "stream": false}...
Qwen2.5 模型总体上对各种system prompt更具适应性,增强了角色扮演实现和聊天机器人的条件设置功能。 长文本支持能力:与 Qwen2 类似,Qwen2.5 语言模型支持高达 128K tokens,并能生成最多 8K tokens的内容。 强大的多语言能力:它们同样保持了对包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文...
ollama gpu 集成测试qwen2 7b 模型 昨天测试了下基于ollama cpu 模式运行的qwen2 对于小参数0.5b 以及1.5b 的速度还行,但是你的cpu 核数以及内存还是需要大一些 今天测试下基于gpu 的qwen2 7b 模型,以下简单说明下 安装ollama 如果我们申请的机器包含了GPU,ollama 的安装cli 还是比较方便的,会直接帮助我们进行...
基于Dify + Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实操, 需要准备的工具列表有: windows11 vmware centos docker docker-compose dify vscode python 3.10.x node.js 18.x final shell 一、系统虚拟化 如果不想使用虚拟机CentOS+VM搭建Docker,可以在Window’s系统快速搭建Docker简化开发工作。
推荐选择Qwen2-7B模型,因其具有7.07亿参数,能够处理复杂的语言任务,并在多种语言上表现出色。 选择好模型后,复制模型运行命令。以Qwen2-7B为例,运行命令如下: ollama run qwen2:7b 在命令行中粘贴该命令并回车,Ollama将自动下载并运行Qwen2-7B模型。 五、参数调整与高级用法 Ollama提供了丰富的参数配置选项,...
本文介绍如何通过Ollama结合Qwen2,搭建OpenAI格式的聊天API,并与外部函数结合来拓展模型的更多功能。 tools是OpenAI的Chat Completion API中的一个可选参数,可用于提供函数调用规范(function specifications)。这样做的目的是使模型能够生成符合所提供的规范的函数参数格式。同时,API 实际上不会执行任何函数调用。开发人员需...
搭载24GB显存的QWEN257B模型在RTX4090显卡上展现出了卓越的性能。该模型能够高效处理大量信息，为用户提供流畅且内容丰富的交互体验。高效整合：将langchain_chatchat的知识库成功整合到openwebui中，实现了功能的最大化利用。整合过程中需要对代码进行一些调整，但提供的修改后的代码片段使得这一过程变得相...
3.1 准备ollama模型 ollama pull qwen2:7b ollama pull znbang/bge:large-zh-v1.5-q8_0 3.2 下载代码并安装npm包 git clone git@github.com:Steven-Luo/ai-town-cn.git cd ai-town-cn npm install 3.3 启动convex后端 3.3.1 Linux系统 后续可能会使用just命令,可以在https://github.com/casey/just寻找...
基于Dify + Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实操, 需要准备的工具列表有: windows11 vmware centos docker docker-compose dify vscode python 3.10.x node.js 18.x final shell 一、系统虚拟化 如果不想使用虚拟机CentOS+VM搭建Docker,可以在Window’s系统快速搭建Docker简化开发工作。