Windows系统在本地运行通义千问大模型配置教程(超详细)

智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs 这是在智谱AI开发者大会上推出的新一代基座大语言模型,GLM4相比较此前最大的特点是三个变化:性能全面提升、上下文长度更长、支持更强的多模态能力。GLM4(GLM4)详细信息 | 名称、简介、使用方法,开源情况,商用授权信息 | 数据学习 (DataLearner) 阅读详情
AI摘要

本文针对Windows用户,介绍了在本地部署Ollama大模型(以qwen2.5为例)的详细步骤,可通过cmd离线交互。此外,还分享了全套AGI大模型学习路线、640套AI大模型报告合集、经典PDF书籍以及商业化落地方案等学习资料。

一、前言

本文将教给大家(windows用户)怎么在本地运行大模型,并且通过cmd进行交互,不用联网也可以进行询问。

二、Ollama大模型部署

步骤一:输入网址:https://ollama.com,跳转到图2界面。

img

步骤二:在跳转界面中点击“Download”。

img

步骤三:选中“Windows”,然后点击“Download for Windows”.

img

步骤四:双击下载好的文件。

img

步骤五:点击“Install”进行安装。

img

步骤六:返回下载的网站,点击“Models”,并输入“qwen”。这里选择的是qwen2.5模型,目前有最新的qwen2.5-coder,但是考虑到稳定性,还是选择2.5版本。

img

img

步骤七:点击后,选择最小的0.5b,因为作者用的是轻薄本。如果大家电脑性能好一些,可以选择7b的。这里的0.5b是指0.5亿训练参数,7b同理。

img

步骤八:复制链接。

img

步骤九:将复制的链接粘贴cmd上。

img

img

步骤十:运行大模型,并对话。输入”ollama run qwen2.5:0.5b“,在cmd启动大模型,并问答(在断开网络连接的情况下测试的)。

img

img

​

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

用ollama本地部署Lamma3.1 ollama create 自定义模型名字 -f Modelfile。让lamma3.1写一个贪吃蛇小游戏,一次run成功。例如:ollama run llama3.1。例如:ollama run llama3.1。 阅读详情

相关推荐

Windows 中 利用 ollama 来搭建 deepseek R1

近年来,大模型凭借其强大的语言理解和生成能力,在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。从GPT系列到国内的,文心一言、[Qwen]、,大模型已成为推动人工智能发展的核心力量。ollama作为新兴的大模型搭建工具,以其开源、高效、易于部署的特点,在人工智能开发者社区中崭露头角,为大模型的搭建和应用提供了新的解决方案。在当今数字化浪潮中,人工智能的发展可谓日新月异,而大模型作为其核心驱动力,正重塑着各个行业的格局。

一个专注于机器学习基础与实战的技术博客,内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念,记录学习过程中的思考与总结,适合机器学习爱好者和从业者参考。 2554

使用 Ollama 本地运行各种 LLM

今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单,只需从官网(https://ollama.com/download)下载后解压缩,并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3,虽然在运行时占用了大量电脑资源,使得其他应用运行变慢,但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型(https://ollama.com/library)。

python123456_的博客 1734

通义千问开源大模型部署教程-小白也能懂

准备好:python 3.10 (不要用3.8 ,有bug)安装完了之后,观察是否添加到path环境变量里了,如果安装的时候忘记勾选自动添加到环境变量,就自己加到path里。

陕西小伙伴网络科技有限公司-技术博客 5830

AI大模型探索之路-基础篇5:GLM-4解锁国产大模型的全能智慧与创新应用

随着人工智能技术的飞速发展,大型预训练语言模型已成为推动行业进步的重要力量。它们在理解自然语言、生成文本、执行复杂任务等方面展现出惊人的能力。在此背景下,国产大模型GLM-4的问世,不仅展现了中国在AI领域的实力,也为国内外研究者和开发者提供了新的研究与应用平台。

寻道AI,探索AI无限可能! 8679

怎么在Windows操作系统部署阿里开源版通义千问(Qwen2)

随着人工智能技术的不断进步,阿里巴巴通义千问团队近期发布了Qwen2系列开源模型,这一系列模型在多个领域展现出卓越的性能,特别是在自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等能力上均显著超越当前领先的模型。数字越大,精度越高,k是在所有的attention和feed_forward张量上将精度提升2位,m是在一半的attention和feed_forward张量上将精度提升2位。2. 选择适合的模型:根据您的硬件条件(如显卡显存大小),选择适合的Qwen2模型版本。在官方教程中,拉到最下面,可以看到效率评估。

凯哥Java的博客 1668

如何本地springboot集成ollama调用千问大模型?

Ollama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具,能够帮助用户快速在本地运行各种大模型,极大地简化了大模型在本地运行的过程。对用户来说,只需要通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型,如Llama 2等。官网地址:Ollama1.2 Ollama特点与优势Ollama具备如下特点和优势(1)功能齐全Ollama将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,定义成Modelfile。它优化了设置和配置细节,包括GPU使用情况,从而提高了模型运行的效率。(2)轻量级。

m0_74825541的博客 1366

Windows系统在本地运行通义千问大模型配置教程(超详细)_通义千问本地部署配置需求

本文将教给大家(windows用户)怎么在本地运行大模型,并且通过cmd进行交互,不用联网也可以进行询问。前排提示,文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦!

2301_79455190的博客 4668

STM32驱动HC-SR04超声波模块:两种精准测距方案详解

本文详解STM32驱动HC-SR04超声波模块的两种精准测距方案:定时器中断计数法和外部中断边沿检测法。涵盖硬件连接、代码实现与优化技巧,帮助开发者根据精度和复杂度需求选择合适方案,提升超声波测距在嵌入式项目中的稳定性和准确性。

g5h6i的博客 684

通义千问本地部署教程 Qwen-1.5-1.8B/7B/14B Windows-详细认真版

实现了在Windows上部署通义千问的Qwen-7B-Chat Qwen-1.5-1.8B 模型且实现多轮对话和流式输出,目前还在更新。

一个学长的博客 9万+

别再瞎调了!STM32 Systick延时函数避坑指南(正点原子、野火、慧净代码对比)

本文深入解析STM32 Systick延时函数的实现差异与优化策略,对比正点原子、野火、慧净等主流方案的优缺点。针对us和ms级延时精度问题,提供避坑指南和高级优化技巧,帮助开发者根据项目需求选择最佳方案,提升嵌入式系统的定时控制精度。

weixin_28717807的博客 340

储能逆变器动态无功补偿:从原理到算法实现

本文深入解析了储能逆变器动态无功补偿的核心原理与算法实现。通过四象限运行与解耦控制技术,储能逆变器可在充放电的同时,快速、精准地调节无功功率,有效提升电网电能质量与功率因数。文章详细阐述了从相位调节、容量限制到PI控制算法的完整技术路径,并结合工程实践,探讨了其在光伏/储能系统中的协同控制策略与进阶应用价值。

weixin_29216353的博客 207

Windows系统在本地运行通义千问大模型配置教程(保姆级)

本文将教给大家(windows用户)怎么在本地运行大模型,并且通过cmd进行交互,不用联网也可以进行询问。前排提示,文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦!

2301_79455190的博客 1995

GPU大规模集群运维

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和程序模型,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。CUDA官方文档CUDA的软件环境允许开发者使用C++等高级编程语言开发程序。

weixin_42795092的博客 1738

通过API使用通义千问

使用非流式输出方式需要等待模型生成结束后再将生成的中间结果拼接后返回,而流式输出可以实时地将中间结果返回,可以在模型进行输出的同时进行阅读,减少等待模型回复的时间。当使用Linux系统(如Ubuntu、CentOS等)中的命令行添加DashScope的API-KEY为环境变量时,可以选择在当前会话添加临时性环境变量,或对当前用户添加永久性环境变量。如果想对当前用户添加永久性环境变量,使得在该用户的新会话中也可以使用该环境变量,可以把以下命令语句复制并添加到。信息,更符合日常交流的场景。

消极的人永远是对的,积极的人选择勇往直前 1万+

AWD线下攻防赛总结

在本地组策略编辑器里面,依次展开计算机配置—>管理模板—>Windows组件—>远程桌面服务—>远程桌面会话主机—>连接—>限制连接的数量。8.Web目录环境查找相关可疑文件:jpg/png/rar,属性、解压。进程线程:netstat / ps -aux/netstat -apt。4.查看/etc/init.d/rc.local中启动服务有无异常。1.不使用默认口令,修改成复杂的,并确保和web环境连接。5.使用脚本开启进程监控、目录监控、流量监控。文件操作监控.exe/御剑文件监控.exe。

XuJL89的博客 630

YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点)

ContextGuided通过创新的局部-全局协同机制,解决了传统下采样方法中细节丢失与上下文缺失的核心痛点。实验证明其在YOLOv8上可实现最高2.6%的mAP提升,且计算开销增加不足5%。这种即插即用的设计为实时目标检测系统提供了新的优化方向。创新启示:轻量化不代表简单裁剪,智能信息融合才是未来方向!下一步探索与Transformer结合构建混合架构多尺度上下文融合机制3D点云中的扩展应用资源获取完整训练代码:[GitHub链接]预训练模型:[Google Drive链接]讨论话题。

QQ_778132974的博客 289

通义千问本地部署终极指南:5分钟完成AI大模型安装配置

想要在本地电脑上运行强大的通义千问AI大模型吗?FlashAI为你提供了最简单的一键部署解决方案。本指南将手把手教你如何在5分钟内完成通义千问大模型的本地部署,无需任何技术背景,完全离线使用,绝对保证数据隐私安全。 ## 📋 准备工作清单 在开始部署之前,请确认你的设备满足以下要求: - **操作系统**:Windows 10或macOS 12及以上版本 - **硬件配置**:至少16GB

gitblog_00703的博客 1747

Hermes接入IMA知识库全攻略:将知识库装进你的Hermes智能体

本文详细介绍了如何将IMA知识库功能接入Hermes Agent平台,实现一站式笔记管理和知识库操作。主要内容包括:获取IMA访问凭证、下载技能包、配置凭据(支持文件和环境变量两种方式)、验证配置有效性,以及实际应用演示(查询知识库列表、创建笔记并添加到知识库)。文章还提供了常见问题解决方案,如认证失败处理、版本更新等。通过该集成,用户可在Hermes中直接调用IMA的笔记创建、知识库管理等强大功能,提升工作效率。

小石头的专栏 641

Windows环境下私有化部署Dify,并接入通义千问模型

Windows环境下使用docker部署dify,并在Dify上安装配置通义千问插件。包括获取api-key的方法和其他安装过程中出现的一些问题及解决办法。

qq_54015925的博客 3357

TIA protal与SCL从入门到精通(4)——软件单元使用

平台: TIA portal 15.1 1.添加软件单元 添加软件单元如下图: 关于软件单元使用基本限制,看如下文章即可 TIA protal与SCL从入门到精通(3)——软件单元基本介绍 每个软件单元是一个独立结构,所以每个软件单元的运行方式与实际PLC类似,所以首先添加主函数块: 注意:无论系统是否是具有并发性(这里不要混淆并行与并发的概念),在PLC所有主函数执行总是按主函数依次完成...

苦走一口田 7377

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

本地springboot集成ollama调用千问大模型

Ollama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具,能够帮助用户快速在本地运行各种大模型,极大地简化了大模型在本地运行的过程。对用户来说,只需要通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型,如Llama 2等。官网地址:Ollama1.2 Ollama特点与优势Ollama具备如下特点和优势(1)功能齐全Ollama将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中,定义成Modelfile。它优化了设置和配置细节,包括GPU使用情况,从而提高了模型运行的效率。(2)轻量级。

python1222_的博客 4027

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

通义千问本地部署完全指南:零基础5分钟搞定AI大模型

想要在个人电脑上体验强大的通义千问AI能力吗?FlashAI为你提供了极致简单的一键部署方案。本教程将详细指导你在5分钟内完成通义千问大模型的完整本地安装,无需任何编程经验,完全离线运行,确保数据绝对安全。 ## 系统环境要求检查 在开始安装前,请确认你的设备符合以下基本配置: **硬件配置要求** - 内存容量:最低16GB(推荐32GB以获得更好体验) - 处理器:支持现代指令集的多核C

gitblog_00518的博客 1053

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

FlashAI通义千问大模型本地部署完整指南

还在为复杂的AI模型安装而头疼吗?FlashAI通义千问大模型整合包让你零基础也能轻松上手,无需任何技术背景,只需简单几步就能在本地电脑上运行强大的AI助手! ## 为什么选择FlashAI通义千问? **超简单部署** - 无需安装Python、无需配置环境,真正的开箱即用体验 **完全离线运行** - 所有数据都在本地处理,绝对保障个人隐私安全 **永久免费使用** - 没有任何使用限

gitblog_00189的博客 801

FlashAI通义千问本地部署完整指南:零门槛快速上手AI大模型

想要在个人电脑上搭建属于自己的AI助手吗?FlashAI推出的通义千问本地部署方案,让每个人都能在5分钟内拥有强大的AI能力。无需复杂的配置过程,完全离线运行,确保你的数据隐私绝对安全。 ## 产品价值速览 FlashAI是一款搭载本地知识库的私有化大模型工具集应用,无需联网,无需配置,开箱即用。通过一键部署,即可体验大语言模型提供的本地知识库以及各种高效、功能齐全的效率工具。 **核心价值

gitblog_00727的博客 1061
上一篇: 为什么说学习 Prompt(提示词)是与大模型对话的基石?
下一篇: 普硕非科班,生物医药转行大模型算法岗且薪资涨幅50% !
AI_小站
博客等级 码龄3年 6255粉丝 1152原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值