ollama pull mistral ollama pull gemma:7b 分别下载mistral和gemma:7b。下载可以到默认的模型目录(/usr/share/ollama/.ollama/models)查看文件 启动模型服务: 运行模型命令 ollama run mistral ollama run gemma:7b 在启动后mistral 查看 nvidia-smi 发现显存占用不多,我的16G卡可以同时启动Mistral和Gemma7B 3...
【ollama】(3):在linux搭建环境中,安装ollama工具,并且完成启动下载gemma:7b和qwen:1.8b运行速度飞快,支持http接口和命令行, 视频播放量 9858、弹幕量 5、点赞数 64、投硬币枚数 27、收藏人数 160、转发人数 25, 视频作者 fly-iot, 作者简介 大模型,IOT和边缘计算研
第2步 下载和运行Gemma模型 在终端输入命令:ollma pull gemma,即可下载Gemma 7B模型,大约5.2GB,需要一些时间。下载完毕后,输入命令 :ollama run gemma,就可以和模型交互了。 比如,我让Gemma把本文的第一段翻译为英文,Gemma的响应速度很快,译文比较直接: Sure, here is the translation: Gemma is Google's lates...
Mistral-7B遵循Apache 2.0协议，允许商业使用、修改和分发。Gemma-7B是谷歌Gemini项目下的一种大型语言模型，分为基础版和指令优化版本，基础版适用于消费级GPU和TPU，指令优化版本针对GPU和TPU优化部署。Gemma-7B适用于自然语言处理，尤其与问题回答任务相关，于2024年2月21日发布，预训练文件大小为14GB，...
测试一下：ollama run gemma:2b 运行gemma模型的2b版本 体验ollama 在虚拟机环境下，我使用Windows 11 Pro系统，搭配00 GHz ARM 64处理器和00 GB内存，成功运行了Google的Gemma 2模型。运行效果如下：这个效果是否让您满意呢？接下来，我为您推荐一些模型以供选择：阿里千文：您可以尝试qwen:2b, qwen:7b, ...
Ollama、Docker安装好了正在下载llama2:7b、gemma:7b和qwen:7b 进度条跑出了刘翔百米跨栏的速度! #人工智能##大模型#
ollama run gemma:7b 如果报错,没有模型,先拉取模型,拉取完成之后再执行。 代码语言:javascript 复制 ollama pull gemma:7b 然后再执行上面命令,显示下面内容代表模型gemma已经运行了,可以开始对话了 我们测试一下: 2.安装Open Webui 2.1 安装Docker
这两天比较火热的谷歌开源的Gemma模型也可以在ollama中使用,其包括2b和7b两个版本,其中7b模型的调用命令为ollama run gemma:7b。 安装完毕后可以使用,如下图所示。gamma在中文方面,依然智商不高,不过想想ChatGPT3.5也回答不来这个问题,也就没啥好说的了。
安装Ollama在Linux上非常便捷，通过简单的命令行操作即可自动完成，而模型下载、启动服务和测试命令如"Mistral run"和"Gemma:7b run"也相当直观。用户可以根据需求选择和调整模型存储位置，甚至可以整合MetaGPT和Flowise应用进行试用。总之，Linux上的Ollama部署和Mistral-7B、Gemma-7B服务的启动不仅简化了过程...
请确保将modelname替换为您希望运行的模型名称。例如，若要运行Llama 2模型，您可以执行ollama run llama2。以下是部分可用模型的列表：Llama 2: 7B, 8GBCode Llama: 7B, 8GBLlama 2 13B: 13B, 3GBLlama 2 70B: 70B, 39GBMistral: 7B, 1GBmixtral: 8x7b, 26GBPhi-2: 7B, 7GBLLaVA: 7B, 5GBGemma ...