大模型

【大模型搭建】部署Ollama,pull失败,手动构建方案

在机器学习和自然语言处理领域,大模型的搭建和部署是一个备受关注的话题。Ollama 是一个比较新颖的工具,在简化大模型的部署方面有着积极的作用。但在实际操作中,用户可能会遇到 pull 失败的问题。本文将详细介绍如何解决这个问题,并提供一种手动构建的方法。一、Ollama 简介Ollama 是一

Python|flash_attn 安装方法

Flash Attention是一种高效的注意力机制实现,旨在解决传统注意力计算中的效率问题,特别是在长序列的情况下。Flash Attention使用CUDA加速,使得注意力机制的计算速度得到了显著提升。接下来,我们将探讨如何在Python环境中安装Flash Attention,并提供一些代码示

Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用

Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用近年来,随着深度学习的快速发展,医学图像分析领域取得了显著进展。Mamba架构作为一种新兴的深度学习模型,通过其独特的设计和优秀的性能,逐渐成为医学图像分析的热门选择。Mamba架构主要应用于图像分类、分割和重建等任务,它不仅提

AIGC实战——多模态模型Flamingo

AIGC实战——多模态模型Flamingo随着人工智能技术的发展,多模态模型逐渐成为研究的热点。多模态学习旨在整合来自不同来源的信息,以实现更高效的理解和生成。在这个领域,Flamingo模型是一种引人注目的多模态模型,它能够处理文本、图像及其他形式的数据,使得多模态任务的处理更加灵活。Flam

本地大模型5:在pycharm用python调用ollama本地大模型

在PyCharm中使用Python调用Ollama本地大模型在人工智能的时代,利用大模型进行文本生成、自然语言处理等任务变得越来越普遍。Ollama是一款开源的可以在本地运行的大模型,它允许开发者进行各种AI实验和应用。在本文中,我们将介绍如何在PyCharm中设置和调用Ollama本地大模型,帮

【内网Tesla T4_16G为例】GPU安装NVIDIA Driver、CUDA、cuDNN、Python

在深度学习和机器学习的领域,GPU的使用极大地提升了计算的效率和速度。在此以特定型号的NVIDIA Tesla T4 GPU为例,详细介绍如何在内网环境中安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN和Python,并提供相应的代码示例。1. 硬件与软件准备确保你的机器上已经安装了支持Tesla T

大模型【Qwen2-7B本地部署(WEB版)】(windows)

Qwen2-7B本地部署(WEB版)在Windows上的实现随着人工智能的发展,大型语言模型逐渐成为了各种智能应用的核心。在众多语言模型中,Qwen2-7B因其强大的自然语言处理能力和灵活性而备受关注。本文将介绍如何在Windows系统上本地部署Qwen2-7B,并实现一个简单的WEB接口。环境

【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ② ( MacOS 中进行 OpenAI 开发 | 安装 openai 软件包 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 )

使用 OpenAI 接口调用 AI 大模型随着人工智能技术的发展,OpenAI 的大模型如 GPT-3 和 GPT-4 已经成为了开发者和研究人员的热门工具。在本文中,我们将介绍如何在 MacOS 系统中使用 Python 开发程序来调用 OpenAI 的接口。第一步:安装 OpenAI 软件包

Ollama完整教程:本地LLM管理、WebUI对话、Python/Java客户端API应用

Ollama完整教程:本地LLM管理、WebUI对话、Python/Java客户端API应用什么是Ollama?Ollama是一个强大的本地大型语言模型(LLM)管理工具,支持开发者在本地运行和管理各种语言模型。它提供了一个友好的Web用户界面(WebUI),以及能够通过Python和Java进

Streamlit项目:基于讯飞星火认知大模型开发Web智能对话应用

基于讯飞星火认知大模型的Web智能对话应用近年来,人工智能技术的快速发展让智能对话系统逐渐走入我们的日常生活。本文将介绍如何利用Streamlit框架和讯飞星火认知大模型开发一个简单的Web智能对话应用。一、项目环境搭建在开始之前,需要确保你的Python环境中安装了必要的库,包括Stream