简而言之,我们已经在Raspberry Pi上利用Ollama及其Web界面运行了LLM和VLM,诸如Phi-2、Mistral和LLaVA。 我可以想到很多在树莓派(或其他小型边缘设备)上本地部署的LLM的用例,特别是假设我们使用的是类似Phi-2大小的模型,每秒4个token的流式传输速度是可以接受的这样的情况。 “小”LLM和VLM领域,虽然名字听起来有些...
现在来概括一下,我们已经成功地使用Ollama和Ollama Web UI在Raspberry Pi上运行起LLM和VLM模型,如Phi-2、Mistral和LLaVA等。 我可以肯定地想象,在Raspberry Pi(或其他小型边缘设备)上运行的本地托管LLM还有很多使用场景,特别是因为如果我们选择Phi-2大小的模型,那么对于某些场景来说,每秒4个标记似乎是可以接受的流...
现在来概括一下,我们已经成功地使用Ollama和Ollama Web UI在Raspberry Pi上运行起LLM和VLM模型,如Phi-2、Mistral和LLaVA等。 我可以肯定地想象,在Raspberry Pi(或其他小型边缘设备)上运行的本地托管LLM还有很多使用场景,特别是因为如果我们选择Phi-2大小的模型,那么对于某些场景来说,每秒4个标记似乎是可以接受的流...
除了在本地进行模型推理外,你还可以将Raspberry Pi与其他硬件设备(如摄像头、麦克风等)结合,实现更丰富的应用场景。例如,你可以利用VLM模型实现图像分类、物体检测等功能,或者利用LLM模型实现语音助手、智能问答等功能。 总结 通过本文的介绍,你应该已经了解了如何在Raspberry Pi上利用Ollama框架运行Phi-2、Mistral、LL...
在浏览 Reddit 网站时,我遇到了有关在 Raspberry Pi 上运行 LLM 的讨论。 于是我很想验证这个“说法”,所以我决定在我的 Raspberry Pi 4 上使用 Ollama 本地运行大语言模型。 现在让我在这篇简短的文章中与各位分享自己的实践。 本文假设您对人工智能、大语言模型和其他相关工具和术语有基本的了解。
至此,我们已经基本实现了本文的目标。现在来概括一下,我们已经成功地使用Ollama和Ollama Web UI在Raspberry Pi上运行起LLM和VLM模型,如Phi-2、Mistral和LLaVA等。 我可以肯定地想象,在Raspberry Pi(或其他小型边缘设备)上运行的本地托管LLM还有很多使用场景,特别是因为如果我们选择Phi-2大小的模型,那么对于某些场景...
在浏览 Reddit 网站时,我遇到了有关在 Raspberry Pi 上运行 LLM 的讨论。 于是我很想验证这个“说法”,所以我决定在我的 Raspberry Pi 4 上使用 Ollama 本地运行大语言模型。 现在让我在这篇简短的文章中与各位分享自己的实践。 本文假设您对人工智能、大语言模型和其他相关工具和术语有基本的了解。
安装完成后,现在就可以在 Pi 上运行 LLM ,然后立即开始与 AI 聊天。 在我的实验中,我使用了tinyllama和phiLLMllava,您还可以尝试Ollama 库中提供的不同大型语言模型。 📋您应该至少有 8 GB 可用于运行 7B 模型,16 GB 可以运行 13B 模型,32 GB 可以运行 33B 模型。
YouTubeHonestly, I'm shocked...Step-by-step tutorial guide: https://www.patreon.com/DataSlayer374/shop/run-advanced-llms-on-your-raspberry-pi-100193Local Model Managementhttps://ollama.ai/Mistral7B Mo, 视频播放量 11878、弹幕量 3、点赞数 195、投硬币枚数 2
先看结果 自2024年3月15日发布的最新版Raspberry Pi OS以来,大型语言模型相比Ubuntu 23.10运行速度有了显著提升。这些测试已在llama.cpp等工具上