在本地运行LLM需要下载相应的模型文件,并进行配置。一般来说,LLM模型文件较大,需要花费较长时间下载。在下载模型文件时,建议选择稳定的下载源,并确保网络连接稳定。下载完成后,需要对模型进行配置,包括设置输入输出的格式、调整模型参数等。 四、优化运行参数 为了提高LLM的运行效率,需要对运行参数进行优化。这包括调整...
为什么要在本地部署LLM大模型 前面提到LLM大模型就像是一座超大的图书馆,目前网络版本的对话式AI应用,包括chatGPT、文心一言、KIMI、天工等等,背后的本质就是一个/多个LLM大模型,但是对于个人用户来说,一个更加专用的领域,一个更符合自己的语言习惯、使用习惯的模型,往往会比什么都懂的笼统回答要实用得多,例如写论文...
Ollama是一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计的开源工具。它让用户无需深入了解复杂的底层技术,就能轻松地加载、运行和交互各种LLM模型。 本地和服务器Ollama 最初是被设计为本地(主要是开发)运行LLM的工具,当然现在也可以在服务器(面向用户并发提供服务)上使用,并且兼容 OpenAI 接口,可以...
设置模型路径 加载模型 推理测试 统一方式加载 了解提示词模版(Prompt Template) 流式输出 单轮对话 多轮对话 用 脚本感受 AI 对话(可选) 克隆仓库 执行脚本 加载和保存历史对话 来用点主流的大型语言模型(LLM)。 LLM 的加载、微调和应用涉及多个方面,今天我们先聚焦于加载,本文的难点仅在于正确安装和知晓模型量化...
1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是 Ollama 的官网地址:https://ollama.com/ 以下是其主要特点和功能概述: 简化部署:Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些...
在将LLM部署到本地环境时,模型压缩技术可以进一步减小模型体积,提高加载速度。模型压缩通常包括权重稀疏化、低秩分解和量化等方法,它们能够在不显著降低模型性能的前提下,大幅度减少模型的存储和计算需求。此外,合理的部署策略也能够提升LLM的运行效率,如选择合适的运行环境、优化模型加载流程等。 实战案例:千帆大模型开发...
这次介绍的Chat RTX和Ollama搭Page Assist组合都是比较初级的本地LLM大模型方案,在这方面我们本身也是在研究中,希望这篇教程对那些想尝试搭建本地聊天机器人的新手有帮助,有更好思路的欢迎在下面留言讨论。 超能网公众号
过去一个月以来,我一直在研究日新月异的大语言模型(Large Language Models,下称 LLM),尝试一窥其中奥妙。如今,一台树莓派就能运行比初版 ChatGPT(2022 年 11 月版本)还聪明的 LLM,换成一台普通的台式电脑或者笔记本电脑的话,运行更聪明的 AI 也不在话下。除了方便以外,本地化运行的 LLM 隐私有保障、数据不...
【Dify+Agent】手把手教你搭建里聊天式数据查询应用,附代码+本地部署文档,小白也能轻松体验!大模型|LLM|Agent 259 75 06:00 App Dify+Deepseek搭建一个强大的AI翻译工作流,实现直译、纠错和意译的完美结合,一次性搞定所有翻译需求!大模型|LLM|Deepseek 1947 0 06:11:14 App 翻遍整个B站!这绝对是2025年...
接下来就需要拉LLM模型了,最简单的方法其实是访问Ollama Library,这里有大量已经适配好的LLM模型,每个模型旁边都有清晰的标识,包括模型的详细信息和拉取命令,如果已经装了Page Assist的话会多出一个下载按键,想下载的话直接点那个键就行,没有的话就复制那行命令贴到命令行那里运行,解下来等待下载完毕。