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LLaMA Factory+ModelScope实战——使用 Web UI 进行监督微调随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,预训练模型的应用变得越来越广泛。LLaMA (Large Language Model) 是Meta推出的一种强大的语言模型,近年来备受瞩目。为了有效地使用这一模型,常

windows环境(非docker)中利用Ollama和open webui部署运行大模型

在当前深度学习的潮流中,利用大语言模型(LLM)进行各种NLP任务越来越受到关注。Ollama是一个开源工具,旨在简化大模型的下载和部署过程。而Open WebUI则提供了一个友好的图形用户界面,便于用户与模型进行交互。在Windows环境中,我们可以结合这两个工具,实现一个本地部署和使用大模型的解

【LLM】二、python调用本地的ollama部署的大模型

在最近几年的人工智能发展中,大语言模型(LLM)引起了广泛的关注和应用。随着技术的不断进步,如今开发者可以在本地环境中部署这些强大的模型,以满足特定的应用需求。本文将以 Ollama 为例,介绍如何在 Python 中调用本地部署的大语言模型。一、Ollama 简介Ollama 是一个开源平台,

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近年来,随着人工智能技术的发展,尤其是大模型的出现,越来越多的企业和个人开始希望能够在本地部署自己的大模型,以满足特定的使用需求。Ollama和Open WebUI是两个强大的工具,可以帮助用户在本地搭建大模型,并通过友好的Web界面进行交互。本篇文章将介绍如何结合这两个工具实现本地部署自己的大模型

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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

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一文速览Llama 3.1——对其92页paper的全面细致解读:涵盖语言、视觉、语音的架构、原理

Llama 3.1论文的发布引发了广泛的关注,其核心内容涉及语言、视觉和语音的统一架构。这一版本相比于以前的版本在理论和实践上都有了显著的改进,为构建多模态AI提供了更加坚实的基础。一、架构概述Llama 3.1的架构灵活且模块化,主要包括以下几个部分:语言模型: 采用Transformer

本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南

本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南介绍随着人工智能的快速发展,各种大型语言模型(LLM)如 Llama 3.1 的出现,使得开发者能够在本地环境中构建强大的应用。本文将详细介绍如何本地部署 Llama 3.1,并使用 Ollama