人工智能_大模型075_AI产品部署和交付05_LeptonAI轻子智能_Ollama大模型_lepton Ai在线模型使用_ollama安装使用_本地模型搭建---人工智能工作笔记0210

这篇博客介绍了如何在本地使用C++搭建和部署ChatGLM3大模型,包括量化模型、转换为GGML格式以及通过CMake配置和构建项目。同时,还探讨了Ollama框架,它支持多种热门AI模型的快速部署,可以在Linux环境下运行,提供命令行服务和web界面对接模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

然后我们再来看这个在本地搭建一个大模型,这里搭建chatglm3-6b模型

cpp (c++ c plus plus)
  • 纯 C/C++ 实现,无需外部依赖。
  • 针对使用 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架的 Apple 芯片进行了优化。
  • 支持适用于 x86 架构的 AVX、AVX2 和 AVX512。
  • 提供 F16/F32 混合精度,并支持 2 位至 8 位整数量化。
https://github.com/li-plus/chatglm.cpp

参考这个网址进行搭建.

 

这里面有描述如何搭建的过程.

部署 chatglm3
git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp
git submodule update --init --recursive

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