【candle】(3):安装rust环境,使用GPU进行加速,成功运行qwen的0.5b,4b,7b模型,搭建rust环境,配置candle,下使用hf-mir 19:33 【candle】(4):使用rsproxy安装rust环境,使用candle项目,成功运行Qwen1.5-0.5B-Chat模型,修改hf-hub下载地址 22:46 【candle】(3):安装rust环境,使用GPU进行加速,成功运行qwen的0.5b...
用例:如果需要利用PyTorch model zoo ,或者正在从基于python的AI开发过渡到Rust,请使用tch-rs。 HF-Hub: 目的:hf-hub允许与hug Face的模型存储库集成,从而轻松访问预训练的模型。 用例:用它来加载模型,比如用于NLP任务的DistilBERT或GPT-2。 入门:一个简单的Rust AI项目 让我们在Rust中创建一个基本的AI项目。我...
1,深度学习:使用candle或tch-rs实现深度学习模型,利用GPU加速进行训练和推理。 2,自然语言处理:使用Rust NLP库进行文本预处理,使用hf-hub集成来自hug Face的预训练模型。 3,多线程和并发:使用Rust的并发原语优化你的AI模型,使其在多线程上运行。 4,部署AI模型:使用Rust健壮的web框架(如Actix或Rocket)在生产环境中...
1,深度学习:使用candle或tch-rs实现深度学习模型,利用GPU加速进行训练和推理。 2,自然语言处理:使用Rust NLP库进行文本预处理,使用hf-hub集成来自hug Face的预训练模型。 3,多线程和并发:使用Rust的并发原语优化你的AI模型,使其在多线程上运行。 4,部署AI模型:使用Rust健壮的web框架(如Actix或Rocket)在生产环境中...
【ollama】(7):使用Nvidia Jetson Nano设备,成功运行ollama,运行qwen:0.5b-chat,速度还可以,可以做创新项目了 772 1 22:46 App 【candle】(4):使用rsproxy安装rust环境,使用candle项目,成功运行Qwen1.5-0.5B-Chat模型,修改hf-hub下载地址 1711 -- 22:41 App 【xinference】(8):在autodl上,使用xinference部...
cargo add hf-hub # --features tokio tokio feature will enable an async (and potentially faster) API. Use the crate: use hf_hub::api::sync::Api; let api = Api::new().unwrap(); let repo = api.model("bert-base-uncased".to_string()); let _filename = repo.get("config.json")....
useanyhow::ErrorasE;useanyhow::Result;usecandle_core::Device;usecandle_core::Tensor;usecandle_nn::VarBuilder;usecandle_transformers::models::bert::{BertModel, Config, HiddenAct, DTYPE};usehf_hub::{api::tokio::Api, Repo, RepoType};useqdrant_client::qdrant::CollectionExistsRequest;useqdrant_...
【candle】(4):使用rsproxy安装rust环境,使用candle项目,成功运行Qwen1.5-0.5B-Chat模型,修改hf-hub下载地址 2431 101 36:21 App 【精华35分钟】这应该是全网AI Agent讲解得最透彻的教程了,从什么是Agent到创建自己的Agent智能体!一次搞懂!大模型/LLM 2187 -- 25:57 App 【ollama】(6):在本地使用docker-co...
下载TheBloke/Llama-2-7B-GGML的q4_0.bin文件,并设置HF_HOME运行 14:48 【candle】(3):安装rust环境,使用GPU进行加速,成功运行qwen的0.5b,4b,7b模型,搭建rust环境,配置candle,下使用hf-mir 19:33 【candle】(4):使用rsproxy安装rust环境,使用candle项目,成功运行Qwen1.5-0.5B-Chat模型,修改hf-hub下载地址...
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