不需要GPU就可以玩转模型,同时支持本地化部署

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了不需要GPU就可以玩转模型,同时支持本地化部署。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

        简单一款不需要GPU就可以在Win 机器跑的模型:Ollama;用于本地运行和部署大型语言模型(LLMs)的开源工具

关于Ollama的简要介绍

  1. 平台兼容性:Ollama支持多种操作系统,包括macOS、Linux和Windows,这使得它在不同用户之间具有较好的可访问性。
  2. 模型支持:它能够支持多种大型语言模型,如Llama 2、Code Llama、Gemma等,为用户提供了广泛的选择。
  3. 框架功能:Ollama提供了一个强大的框架,能够在Docker容器中管理LLMs的推理过程,这对于模型的隔离和性能优化非常有帮助。
  4. API接口和聊天界面:它还提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,使得开发者可以更容易地集成和使用这些模型。
  5. 自定义模型:Ollama允许用户自定义和创建自己的模型,这为研究和开发特定应用提供了灵活性。
  6. 简化部署:Ollama简化了大型语言模型的安装和使用过程,使得即使是非专业人士也能较容易地部署和管理这些模型。
  7. 工具集成:它还支持与多种工具的集成,为用户提供了更多的操作便利性和功能性。
  8. 模型捆绑:Ollama将模型权重、配置和数据捆绑在一起,使得管理和使用变得更加高效。
  9. 架构迁移:由于Llama架构的流行,Ollama的量化和推理能力能够无缝地迁移应用至相同架构的开源大语言模型,如阿里云的Qwen系列、零一万物的Yi系列等。

总的来说,Ollama是一个功能强大且用户友好的工具,它使得本地运行和部署大型语言模型变得更加简单和高效。无论是研究人员、开发者还是对AI感兴趣的普通用户,都可以通过Ollama来探索和应用大型语言模型的潜力。

运行方式:

        在本地启动并运行大型语言模型

1 macOS地址:https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip
2 Windows地址:https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

3 Linux地址:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

手头上有Win 机器,故使用window 进行尝试,执行步骤如下:

        1 先下载上文链接地址 https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

        2 运行命令:ollama run llama2

        3 安装可视化过程,稍微有点慢,请耐心等待

不需要GPU就可以玩转模型,同时支持本地化部署,机器学习,AI工具探索,人工智能

     4 开始使用如下所示:

不需要GPU就可以玩转模型,同时支持本地化部署,机器学习,AI工具探索,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-853080.html

到了这里,关于不需要GPU就可以玩转模型,同时支持本地化部署的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 实战whisper:本地化部署通用语音识别模型

            Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的,也是一个多任务模型,可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。         这里呢,我将给出我的一些代码,来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。         以下是该A

    2024年01月18日
    浏览(95)
  • 使用nextjs本地化部署AI大模型gemma

    博主是AI新手,如有不对还请评论区指教~ 这里介绍mac的部署方式,win也可以实现。 本案例使用到:ollama + nextjs + langchain.js + milvus 来实现知识库问答和聊天。 ollama: 本地运行模型服务 nextjs: 前端框架项目 langchain.js: 调用模型服务并对话 milvus: 向量数据库 开源代码:G

    2024年04月13日
    浏览(62)
  • GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】

    Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有 70亿 的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large

    2024年02月05日
    浏览(52)
  • 本地化部署AI语言模型RWKV指南,ChatGPT顿时感觉不香了。

    之前由于ChatGpt处处受限,又没法注册的同学们有福了,我们可以在自己电脑上本地化部署一套AI语言模型,且对于电脑配置要求也不是非常高,对它就是 RWKV 。 RWKV是一个开源且允许商用的大语言模型,灵活性很高且极具发展潜力,它是一种纯 RNN 的架构,能够进行语言建模,

    2024年02月08日
    浏览(54)
  • GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】 | 京东云技术团队

    Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有 70亿 的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large

    2024年02月05日
    浏览(51)
  • google最新大语言模型gemma本地化部署_gemma对服务器要求

    与同类大语言模型对比,它不仅对硬件的依赖更小,性能却更高。关键是完全开源,使得对模型在具有行业特性的场景中,有了高度定制的能力。 Gemma模型当下有四个版本,Gemma 7b, 2b, 2b-it, 7b-it 。通俗来说,2b及精简小巧,覆盖了现代流行的语言,对硬件依赖小。7b是常规型的

    2024年04月25日
    浏览(45)
  • LangChain 本地化方案 - 使用 ChatYuan-large-v2 作为 LLM 大语言模型

    ChatYuan-large-v2 是一个开源的支持中英双语的功能型对话语言大模型,与其他 LLM 不同的是模型十分轻量化,并且在轻量化的同时效果相对还不错,仅仅通过 0.7B 参数量就可以实现 10B 模型的基础效果,正是其如此的轻量级,使其可以在普通显卡、 CPU 、甚至手机上进行推理,而

    2024年02月16日
    浏览(47)
  • 基于GitHub代码库训练模型本地化AI代码自动补全 - Tabby Windows10

    参考: https://github.com/TabbyML/tabby 已经有好几款类似强劲的代码补全工具,如GitHub Copilot,Codeium等,为什么还要选择Tabby? Tabby除了和其他工具一样支持联网直接使用之外, 还支持本地化部署 。 即对内部代码安全性要求很高时,可以采取Tabby项目模型的本地化部署,不用担心本

    2024年02月02日
    浏览(118)
  • 【个人笔记本】本地化部署详细流程 LLaMA中文模型:Chinese-LLaMA-Alpaca-2

    不推荐小白,环境配置比较复杂 下载原始模型:Chinese-LLaMA-Alpaca-2 linux部署llamacpp环境 使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型 windows部署Text generation web UI 环境 使用Text generation web UI 加载模型并进行对话 笔记本环境: 操作系统:win11 CPU:AMD R7535HS GPU:笔记本4060显卡

    2024年02月08日
    浏览(57)
  • 基于GitHub代码库训练模型本地化AI代码自动补全 - Tabby Linux Debian/CentOS

    参考: https://github.com/TabbyML/tabby Docker | Tabby Linux Debian上快速安装Docker并运行_Entropy-Go的博客-CSDN博客 Tabby - 本地化AI代码自动补全 - Windows10_Entropy-Go的博客-CSDN博客 已经有好几款类似强劲的代码补全工具,如GitHub Copilot,Codeium等,为什么还要选择Tabby? Tabby除了和其他工具一样支

    2024年02月05日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包