Ollama - 本地运行大型语言模型 - 在本地运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型

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Olama: 轻松运行开源大型语言模型

Olama 是一款能够在本地系统中运行各种开源大型语言模型的工具。它对于想要快速尝试不同模型以找到适合自己用例的开发者来说非常有用。Olama 的使用非常简单,类似于使用 ChatGPT,并且支持 Mac OS、Linux 和 Windows 系统。

安装步骤:

  1. 从 Olama 网站下载对应操作系统的安装包。
  2. 双击运行安装包,完成安装。
  3. 安装完成后,Olama 会在系统托盘中显示图标,表示已成功运行。

使用 Olama:

  1. Olama 支持多种开源模型,例如 Llama2、Mistral、Dolphin、Neural Chat、Starlink、Code Llama 等。
  2. 使用 olama run 命令运行模型,例如 olama run llama2 运行 Llama2 模型。
  3. Olama 运行速度很快,可以快速得到模型输出。

总结:

Olama 是一款简单易用、功能强大的工具,可以让用户方便地运行各种开源大型语言模型,并快速获得模型结果。它非常适合需要快速尝试不同模型或进行快速原型开发的开发者。

在本地运行大型语言模型。运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型。自定义并创建您自己的模型。url: https://ollama.com/

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### 本地部署运行 LLaMA 或 Falcon 大型语言模型的方法 在本地环境中部署运行大型语言模型(如 LLaMA 或 Falcon)可以通过多种方式实现,具体取决于用户的需求、硬件资源以及部署框架的选择。以下是一些常见的部署方案操作步骤。 #### 使用 Ollama 框架部署 Ollama 是一个基于 Go 语言开发的本地语言模型部署运行框架,支持命令行交互,包括 `list`、`pull`、`push`、`run` 等操作。它将模型权重、配置数据打包成一个模块,优化了本地运行的设置细节,包括 GPU 使用情况,从而降低了部署门槛。Ollama 支持多种模型,如 LLaMA、Falcon、Code Llama、Mistral Gemma 等[^2]。 用户可以通过以下命令快速启动一个模型: ```bash ollama run llama3 ``` 此命令会自动下载并运行 LLaMA 3 模型。如果需要运行 Falcon 模型,则可以使用: ```bash ollama pull falcon ollama run falcon ``` Ollama 的优势在于其简单易用性,特别适合希望快速部署并在本地运行模型的用户。 #### 使用 llama.cpp 在本地运行模型 llama.cpp 是一个用 C/C++ 实现的高性能推理引擎,专为本地运行 LLaMA 系列模型而设计。它通过量化技术显著降低了模型的内存占用,使得用户即使在没有 GPU 的设备上也能运行 LLaMA 模型。该工具支持 Windows Linux 系统,并提供详细的部署文档[^3]。 以 Linux 系统为例,部署步骤如下: 1. 克隆项目并编译: ```bash git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make ``` 2. 下载 LLaMA 模型并进行量化: ```bash # 下载原始模型 python3 convert-hf-to-gguf.py models/llama-7b # 量化为 4-bit 模型 ./quantize models/llama-7b.gguf models/llama-7b-q4_0.gguf q4_0 ``` 3. 运行模型: ```bash ./main -m models/llama-7b-q4_0.gguf -p "你好,你能帮我做什么?" ``` 该方法适合希望在本地设备上运行 LLaMA 模型且对资源有限制的用户。 #### 使用 HuggingFace Transformers 库部署 Falcon Falcon 是由 TII 开发的开源大型语言模型,可通过 HuggingFace 提供的 Transformers 库进行部署。该方法适用于具备一定 Python 编程基础的用户,并支持 GPU 加速。 以下是一个简单的部署示例: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载模型分词器 model_name = "tiiuae/falcon-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 输入并生成响应 input_text = "请解释一下量子计算的基本原理。" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") output = model.generate(input_ids, max_length=200) response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(response) ``` 该方法适合需要对模型进行自定义处理、微调或集成到现有应用中的用户。 #### 本地部署注意事项 - **硬件要求**:LLaMA 或 Falcon 等大型模型通常需要至少 16GB 显存,若使用量化技术(如 4-bit)则可显著降低内存需求。 - **软件依赖**:部署过程中需安装 Python、PyTorch、CUDA(若使用 GPU)以及相关模型库(如 Transformers、llama.cpp 等)。 - **模型许可**:部分模型(如 LLaMA)需遵守特定的使用协议,部署前应确保已获得相应授权。 --- ###
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