Ollama是一种命令行界面 (CLI) 工具,可快速操作大型语言模型, 支持在 Windows、Linux 和 MacOS 上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如 Qwen 模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括跨平台支持、丰富的模型库、支持用户上传自己的模型、支持多 GPU 并行推理...
随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(如GPT系列)已成为实现智能对话、内容生成等任务的重要工具。然而,在实际应用中,仅仅依赖模型自身的训练数据往往难以满足复杂多变的需求。为此,将外部知识库集成到模型中,成为提升模型性能的关键一步。本文将详细介绍如何在本地环境中部署一个大语言模型,并展示如何有效...
下载完成后放入text-generation-webui-main\models\ 放好模型文件夹后到浏览器中加载,点击load按钮 image.png 开始聊天: image.png
本篇文章主要介绍如何在Windows系统电脑本地部署Llama3.1大语言模型，以及LobeChat可视化UI界面，并且结合Cpolar内网穿透，实现公网环境远程使用Llama3.1进行智能聊天交互。Llama 3.1是Meta最新推出的开源大语言模型，支持八种语言。它能够提供通用知识、数学计算、多语言翻译和工具使用能力，开放下载并允许开发者定制和微调...
本次以UM780XTX为例,看看如何进行本地大语言模型(LLM)部署。 第一步、确认设备Bios更新至最新以及安装驱动 驱动下载地址https://www.minisforum.com/new/support?lang=cn#/support/page/download/95 确认在Windows11系统下安装官网的AMD IPU驱动 更新bios至1.05版本 ...
#AI 如何将AI人工智能大语言模型部署到本地来使用,看我使用Docker方法,5分钟实现大语言模型在Linux上的部署。#云计算 #Docker #人工智能 #Linux - Linux云计算运维于20240808发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Ollama 是一个开源框架,专门设计用于在本地运行大型语言模型。它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,优化了设置和配置细节,包括 GPU 使用情况,从而简化了在本地运行大型模型的过程。Ollama 支持多种模型,如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。
Ollama部署、运行大型语言模型 概述 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)而设计的工具。 官方网站:https://ollama.com/ Github:https://github.com/ollama/ollama 安装 Ollama支持macOS、Linux和Windows多个平台运行 macOS:下载Ollama ...
尝试过使用ChatGLM-6B,卡在了安装 Python 依赖。 尝试过使用Candle,虽然有强大的 Cargo 来管理依赖,但卡在了缺少 Metal 函数。 转机 由于知识储备有限,折腾许久有些垂头丧气,想找到一种简单有效的方式来本地部署,使用LLM大模型。偶然看到了不是 GPT4 用不起,本地大模型更有性价比又开始尝试本地部署LLM大模型...
在2GB的DAYU200开发板上部署alpaca模型,实现OpenHarmony设备本地部署语言模型。(注意:本地部署语言模型对设备RAM要求较高需要4GB左右,加上swap交换空间就可以) 1.实现思路和步骤 1.移植轻量级LLM模型推理框架InferLLM到OpenHarmony标准系统,编译出能在OpenHarmony运行的二进制产物。