本地快速部署谷歌开放模型Gemma教程(基于Ollama)

已于 2024-03-05 16:19:14 修改
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分类专栏： AI和实践教程合集 文章标签： google gemma gemini LLM AIGC
于 2024-02-28 13:46:48 首次发布
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这篇教程介绍了如何在本地快速部署谷歌的Gemma模型，一个轻量级的先进AI模型。Gemma提供2B和7B两个尺寸，可在个人设备上运行。通过Ubuntu环境，利用Ollama工具下载和运行模型，Open WebUI提供可视化交互。部署过程包括安装Ollama，运行Gemma模型，以及使用Docker安装Open WebUI进行交互。Gemma支持离线操作，速度快，对硬件要求较低。

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本地快速部署谷歌开放模型Gemma教程（基于Ollama）

一、介绍 Gemma

Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，其灵感来自 Gemini，其名称反映了拉丁语gemma，意思是“宝石”。除了模型权重之外，还发布了工具来支持开发人员创新、促进协作并指导负责任地使用 Gemma 模型。

在这里插入图片描述

1.1 关键细节

  • Gemma发布了两种尺寸的模型配重：Gemma 2B 和 Gemma 7B。每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。
  • 预先训练和指令调整的 Gemma 模型可以在您的笔记本电脑、工作站或 Google Cloud 上运行，并可轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine (GKE) 上。

1.2 尺寸性能

Gemma 模型与Gemini共享技术和基础设施组件，Gemini 是我们当今广泛使用的最大、功能最强大的 AI 模型。与其他开源大模型相比，这使得 G

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Google Gemma 是 Google AI 团队开发的基于Transformer的轻量级大语言模型，Gemma 模型已开源并在各种硬件平台上保持良好性能，记录下本地部署过程并在多种情景下使用。情况。
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Google 开源了 Gemma 大模型，有 7B 和 2B 两个版本。而且，性能非常强悍，基准测试中 7B 模型的能力已经是开源模型中的领先水平。Gemma 可以轻松的在本地部署运行，如果你的显存在 8G 以上，可以体验 7B 版本，8G 以下的话可以试试 2B 版本。下面是本地部署步骤，以及体验感受。
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Google 重磅发布了最新版大语言模型Gemma 2，其中 90亿 参数版本适合我们个人在笔记本本地部署，老牛同学通过本文和大家一起，通过2种方式快速部署和体验，当然这2种快速部署模型的方式，也同样适用于其他大模型……
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windows环境下在家用笔记本电脑本地部署并微调Gemma全流程记录
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根据硬件条件可以调整 --quantization_bit 4/8/fp16等不同量化等级，也可以调整batchsize。使用lora微调，构建自己的数据集时可按照instruction-input-output的方式构建数据集，具体格式可以参考。在LLama-Factory文件夹下运行.\train.bat脚本即可完成lora微调。导出权重，测试操作同训练，在LLama-Factory文件夹下创建相应脚本运行即可。对windows系统，我们需要写一个.bat文件，而不是官方的.sh脚本。
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信安是不可或缺的一部分！
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最近看到google的gemma模型很火，因为模型较小对于但功能强大，大模型虽然很好但对于我们普通人来说过于遥远，不管是训练的token来说还是模型的复杂度，小模型都比不上，但是小模型的对于我们的训练成本没有那么高但是可以体验到不一样的感觉。
一分钱不花！手把手教你部署Google最强开源AI大模型Gemma教程
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一分钱不花！本地部署Google最强开源AI大模型Gemma教程 半个多月前，谷歌搞了一波突然袭击，毫无预兆地发布了新一代AI模型Gemma，并宣称这是全球性能最强大的轻量级开源系列模型。
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ollama为了保持各种模型的兼容性，这二项参数上留得很保守，在Gemma与40hx这样的适配上，可适当增加。然后运行 sudo docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main。教程结束，祝玩得愉快！
Ollama-部署运行大模型Gemma
fasheng0102的专栏
02-23 3997
是一款命令行工具，可在 macOS 、 Linux 、Windows 上本地运行 Llama 2、Code Llama 、Gemma 等模型。3、模型安装完成，我这边选择的是 gemma:2b ，接着就可以直接使用了。本机命令行使用和接口调用都使用正常，根据你的需求选择不同的模型下载使用吧。1、根据 pc 系统安装ollama,安装之后并运行。
用LM studio本地离线部署大语言模型（LLM）
03-16
### 如何使用 LM Studio 进行大语言模型的本地离线部署 #### 工具简介 LM Studio 是一种支持多种操作系统并允许用户在本地环境中运行各种大规模语言模型 (LLM) 的免费工具[^1]。它提供了直观的操作界面以及便捷的功能模块，使得开发者能够轻松完成模型加载、配置和测试。 #### 下载与安装 为了获取 LM Studio 应用程序，需访问其官方站点，并依据目标设备所使用的操作系统版本选择合适的客户端下载链接[^2]。一旦文件被成功传输到计算机上，则按照标准流程执行安装指令即可完成初始化设置过程。 #### 私有数据库集成 如果计划利用自定义资料训练或者微调某个特定领域内的 LLM 实例，那么可以考虑引入 Anything LLM 平台作为辅助解决方案之一[^3]。此方案不仅有助于将各类结构化或非结构化的外部资源转化为可供机器学习算法理解的形式，而且还能进一步增强最终产出物的知识覆盖面及其应用价值。 #### Google Gemma 模型实例 针对具体案例而言，《本地快速部署谷歌开放模型Gemma教程》详细描述了一个完整的实践路径——即通过采用 LM Studio 来实现对来自 Alphabet 子公司 DeepMind 所发布的预训练成果的有效迁移工作流[^4]。该文档涵盖了从前期准备阶段直至后期效果评估环节在内的全部必要步骤说明。 #### 使用 Ollama 加速体验 另外，在某些场景下可能还会涉及到其他配套组件的选择问题，比如当决定尝试 Facebook Meta 推出的新一代序列预测框架 Llama 3.1 版本时，就可以借助名为 “Ollama” 的轻量化管理器来优化整体性能表现水平[^5]： ```bash # 安装ollama命令行工具 curl https://get.ollama.ai/install.sh | sh # 启动服务端口监听 ollama serve & ``` 以上脚本展示了如何迅速建立起一个基础环境以便后续接入更多高级特性选项。 ---
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