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有没有类似ollama的本地大模型部署工具

回答

以下是一些类似 Ollama 的本地大模型部署工具：

  • Google Gemma：Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。部署环境相比之前有所改善，可按照以下步骤进行部署：首先进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。查找 cmd 进入命令提示符，输入“ollama -v”检查版本，安装完成后版本应该显示 0.1.26。然后清空屏幕，输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b），首次需要下载，如需使用 7b 版本，运行“ollama run gemma:7b”。完成后即可直接对话。
  • Qwen2:0.5b 模型：下载步骤如下：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行，粘贴进入并回车，等待自动下载完成。
  • Ollama 本身：Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架，提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，降低了使用门槛，不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还适合初学者或非技术人员使用，特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

[应用开发] 本地部署Google Gemma

Google刚刚发布了家用版的小模型Gemma，分别为2b（20亿参数）和7b（70亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这种小模型可能不适合解决特别复杂的任务，但是从趋势上看应该是模型本地化提升基础操作效率的模板。类似之前国内发布的ChatGLM-6B。现在的部署环境比一年前要友好多了，首先提一下Ollama，Ollama是一个开源的大型语言模型服务，可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用，支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。除了Gemma，像小型的llama也支持本地部署。环境准备首先进入ollama.com，下载程序并安装（支持windows，linux和macos）查找cmd进入命令提示符，输入ollama -v检查版本，安装完成后版本应该显示0.1.26cls清空屏幕，接下来直接输入ollama run gemma运行模型（默认是2b），首次需要下载，需要等待一段时间，如果想用7b，运行ollama run gemma:7b完成以后就可以直接对话了，2个模型都安装以后，可以重复上面的指令切换。

张梦飞：【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成http://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，等待完成（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架，提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还被设计为适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说，Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型，极大地推动了大型语言模型的发展和应用

其他人在问
通过ollama和通义千问大模型，如果要实现一个智能机器人，支持模型微调，扩展知识库，问答记忆功能的实现步骤
要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人，可参考以下步骤： 1. 安装和启动 Ollama 服务： 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型： 可下载如 Gemma（7B 模型）、Mistral（7B 模型）、Mixtral（87B 的 MoE 模型）、Qwen（通义千问，7B 模型）等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型：使用文本向量模型 bgem3，可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储：从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试：对同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。
2024-08-16
ollama 检测不了本地大模型
如果 Ollama 检测不了本地大模型，可能需要进行以下操作： 1. 对于 ipadater 部分，倘若加载器部分报错说 model 不存在，将文中画圈部分修改调整到不报错。 2. Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求如下图（在云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”）及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb，否则将会遇到报错。 3. Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站：进行查看，例如选择 llama2 大模型。考虑到机器的配置以及不同版本的内存要求，可以选择 7b 参数的模型，当运行大模型的时候，ollama 会自动帮下载大模型到本地。
2024-08-09
ollama支持哪些大语言模型，它们都擅长什么
Ollama 是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。它支持包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。此外，Ollama 还具有以下特点： 1. 易于使用：Ollama 旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 2. 模型库：Ollama 提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama 支持的模型库可以通过 https\://ollama.com/library 进行查找。 3. 自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 4. API 和集成：Ollama 还提供了 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 5. 社区贡献：Ollama 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说，Ollama 是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。
2024-05-08
我在MacBook用docker安装的dify，以app形式安装的ollama，但在dify设置ollama的api时候，总是报错。如何解决
根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型： 可灵（国内，免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 文生视频，支持中文，时空理解。 关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息： 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
你是基于哪个AI大模型的
我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外，还有一些免费的大模型接口，如阿里的通义千问大模型接口，可创建 API key。智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后，重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问，大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。
2024-09-19
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺，我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗？
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19
有没有免费ai生成ppt的
以下为您介绍一些免费的 AI 生成 PPT 的工具和相关信息： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：在各种交流群中被频繁推荐，免费版本能生成质量较高的 PPT，且不断优化改进，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，为您推荐 3 款好用的 AI 制作 PPT 工具，但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-19
有没有可以将word生成PPT的
以下是几种将 Word 生成 PPT 的方法： 1. 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。为了让 PPT 更有灵动性和观感，可以让 chatPPT 添加一些动画，最后手动修改细节，比如字体、事实性错误等。但生成符合要求的大纲可能较费时。 2. 大纲出来后，针对每个主题进行内容补充，然后用 mindshow 工具将 markdown 内容转换成 PPT。具体步骤为：在 https://www.mindshow.fun//login?inviteCode=6487516 注册账号登录，把内容复制到内容框后，点击导入创建。 3. 微软发布的将 GPT4 集成到 Office 套件中的一体化解决方案 Copilot ，可以根据 Word 文档直接生成 PPT 。
2024-09-19
有没有用来写播客稿子的AI工具
以下是一些可以用来写播客稿子的 AI 工具： 1. 写作：写书与查找资料：在写书（包括文章）时，可帮忙查找资料（尤其是找案例），还能作为编辑挑毛病，比如评估结构、论点是否明确等。偶尔没灵感时能展开启发。 链接： 2. 学习：用 AI 做播客笔记：干货为主的播客可以做笔记，以后也许能按此方式做英文播客笔记并顺便学英语。 链接： 此外，还有许多其他类型的 AI 工具可供选择： 1. 写简历的 AI 工具，例如： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 制作 AI 短片的工具，如 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。制作流程包括写剧本/分镜、生图、生视频、AI 声音、剪辑等步骤。写剧本/分镜时，除了使用 GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等 AI 工具，更重要的是明确想写的故事及来源，比如原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。
2024-09-19
有没有把公众号文章转成视频的工具呀
以下是一些可以将公众号文章转成视频的工具： ：一个使用人工智能将博客文章转化为播客的工具。用户只需将博客文章复制粘贴到该工具中，几分钟内就能生成一个有声播客。该工具还提供了免费试用和多个价格层级选择。用户无需具备技术知识，可以轻松地将播客发布到 Spotify 等平台，吸引更多的听众。 如果您想用 AI 把小说做成视频，以下是一些相关工具及网址： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以下是一些文字生成视频的 AI 产品： Pika：一款非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway：一款老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过需要注意的是，Runway 是收费的。 Kaiber：一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-18
有没有自动生成专利申请文件的平台
以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，能提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，可减少人工工作量。 在专利小助手中，还有以下插件可用于相关工作： 1. Kimi：可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述，提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图：可以用来创建专利结构的思维导图，帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图：可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程，帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档：可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。
2024-09-18
AI生成的图片是原创吗 有没有借鉴
在全国首例 AI 生成图片著作权案例中： 法官承认依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品，具有独创性和智力投入，受著作权保护，能鼓励创作，为艺术创作提供支持和新思路，节省创作成本。 根据相关法律规定，我国著作权作者仅限于自然人、法人或非法人组织，人工智能软件本身不能成为作者。 Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，不是调用现成图片或排列组合预设要素，生成的图片取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片，类似于画笔，图画构造取决于使用者设计。 人工智能不具备自由意志，使用者根据自己的审美个性，通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定，体现使用者的智力和独创思想，如同使用相机拍摄时的调节。 软件设计者对模型设计投入智力成果，但后续生成内容与设计者关系不大。图片由创作者根据个人意愿得出，应成为作者并享有著作权。 尽管 AI 是工具，法院强调著作权仍属于人类创作者，保护人类在知识产权领域的权益，鼓励利用 AI 技术创作艺术作品。 在未显示作者身份信息的情况下使用图片构成侵权。
2024-09-18
蛟龙16pro配置（处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD）可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。
2024-09-14
蛟龙16pro配置可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作，需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说，本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求，包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数，我可以为您做出更准确的评估和建议。
2024-09-14
为审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置，以下是相关建议： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 需要注意的是，最低配置运行速度可能非常慢。另外，对于 SDXL 的大模型，分为两个部分： 第一部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。
2024-09-12
最为审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑配置需要考虑以下方面： 模型选择与下载： SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化生成的模型，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型，还可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用： 将下载的模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求： ChatGLM6B 模型：模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同，对 GPU 显存要求不同，如 FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 13 GB，高效参数微调需 14 GB；INT8 推理需 8 GB，高效参数微调需 9 GB；INT4 推理需 6 GB，高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型：模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 68 GB。 Embedding 模型：默认选用的约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。
2024-09-12
使用开源大模型本地化部署使用电脑配置，推荐几款笔记本电脑
以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。
2024-09-12
本地化部署
以下是关于本地化部署的相关内容： SDXL 的本地化部署： SDXL 的大模型分为两个部分： 1. 第一部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 2. 第二部分，SDXL 还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 这三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型，需先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI，即可在模型中看到 SDXL 的模型。 正常使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数，尺寸可设为 10241024 进行生成。生成图片后，可将其发送到图生图中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点，再次点击生成。 对于配置较高的电脑，如显卡为 4080ti，生成时间约在十秒左右。配置较低的需自行测试。 还可安装 refine 插件，在扩展列表中搜索 refine 并安装，重启后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 Google Gemma 的本地化部署： Google 发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。 部署环境准备： 1. 首先提一下 Ollama，它是一个开源的大型语言模型服务，可方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，无需重新启动即可切换不同的模型。 2. 进入 ollama.com，下载程序并安装（支持 windows，linux 和 macos）。 3. 查找 cmd 进入命令提示符，输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。 4. 输入 cls 清空屏幕，然后直接输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需下载，等待一段时间。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b。完成后即可直接对话，2 个模型都安装后，可重复上述指令切换。
2024-09-11