本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型软件下载:https://www.freedidi.com/12189.html, 视频播放量 83689、弹幕量 25、点赞数 1631、投硬币枚数 752、收藏人数 3919、转发人数 666, 视频作者 零度解说, 作者简介 分享有趣、好玩又实用的软件和网站!合作联系:lingdu699@163.co
环境windows11+cpu+11G内存 模型和地址:chinese-alpaca-2-7b Chinese-Alpaca-2-7B模型是基于LLaMA-2项目的一个中文语言模型,属于LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目。这个模型相比一期项目有着一些重要的特点和改进: 优化的中文词表:在一期项目中,扩展了中文字词表,而在二期项目中重新设计了新词表,进一步提升了中文字词...
另外一点就是Llama作为大型语言模型,虽说免费开源并且可以部署在本地,并且部署起来还非常的简单,Docker就能搞定,但是对于本地部署环境要求非常高,需要强大的CPU以及GPU支持才可以。 而我不忘“不作死就不会死”的折腾初心,今天闲来无事,硬是在自己的NAS上将Llama 3模型跑起来了。 部署 想要使用Docker的方式在自己的NA...
Ollama本地部署的配置需求可以分为基本配置和推荐配置,以下是详细的说明: 基本配置 硬件: CPU:需要支持AVX2指令集的CPU。 内存:至少16GB的系统内存。 存储:至少30GB的可用存储空间。 GPU(可选但推荐):虽然Ollama可以在没有GPU的情况下运行,但拥有GPU可以显著提升模型的运行速度和效率。 操作系统:Windows、macOS或Li...
比例必立创建的收藏夹人工智能内容:本地部署 Llama3 – 8B/70B 大模型!最简单的3种方法,支持CPU /GPU运行 !100% 保证成功!! | 零度解说,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。 如Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3,阿里的qwen2 等模型。 完整支持的模型列表可以参考:https://ollama.com/library 它基于llama.cpp实现,本地CPU推理效率非常高(当然如果有GPU的话,推理效率会更高), 还可以兼容 openai的接口。
二、llama3配置和使用 把下载下来的傻瓜包解压缩放到硬盘里，直接双击运行Start_windows即可。前端是text-generation-webui，需要Python等运行环境，我这里已经全部配置好了，无需任何下载更新，不需要加速，直接运行就好。注意考虑到在NAS上运行的缘故，此包选择了CPU运算，有中高端独显的朋友建议下载原始安装包。运行后...
(1)在CPU下运行: docker run -d -p3000:8080--add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main (2)支持GPU运行: docker run -d -p3000:8080--gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v op...
CPU:建议选用多核处理器,以提供足够的计算能力。 内存:至少16GB RAM,以确保模型运行的流畅性。 硬盘空间:至少50GB可用空间,用于存储模型和生成的数据。 (可选)GPU:如果条件允许,使用NVIDIA GPU并安装CUDA Toolkit可以大幅提升模型推理速度。 2. 软件环境 操作系统:支持macOS、Linux(推荐Ubuntu 20.04及以上版本)和Wind...