【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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在CentOS7虚拟机上使用Ollama本地部署Llama3大模型中文版+Open WebUI
在CentOS 7虚拟机上使用Ollama进行本地部署Llama3大模型中文版及Open WebUI是一个非常有意义的项目。本文将详细介绍操作步骤和相关代码示例，帮助你顺利完成部署。准备工作在开始之前，请确保你的CentOS 7系统满足以下要求：系统更新：确保你的系统已经更新到最新版本。
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
Linux快速部署大语言模型LLaMa3，Web可视化j交互（Ollama+Open Web UI）
在最近的自然语言处理领域，LLaMa 3（Large Language Model Meta AI）作为一种强大的大语言模型，受到越来越多的关注。随着模型的不断迭代，如何高效地部署和可视化其交互界面成为了开发者和研究者的重要课题。本文将介绍如何在Linux系统上快速部署LLaMa 3，同时利用Oll
全面认识AI Agent，一文读懂AI智能体的架构指南
全面认识AI Agent，一文读懂AI智能体的架构指南随着人工智能技术的快速发展，AI智能体（AI Agent）在各个领域中的应用愈发广泛。AI智能体是一种能够自主进行决策、执行任务的程序，通常用于模拟人类的行为和思维。本文将全面介绍AI智能体的架构，帮助读者深入理解其工作原理，并通过简单的代码示
ollama如何保持模型加载在内存（显存）中或立即卸载
Ollama是一个用于管理和使用机器学习模型的工具，可以帮助用户轻松加载和使用各种预训练的模型。在深度学习和机器学习的工作中，模型的加载与卸载对性能和资源管理至关重要。本文将探讨如何在Ollama中保持模型加载在内存（显存）中或者立即卸载，并结合代码实例进行说明。一、模型加载与内存管理在使用Ol
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
ollama+open-webui，本地部署自己的大模型
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
新架构Mamba-2正式发布！！真实版“man, what can i say”！！
新架构Mamba-2正式发布，给开发者们带来了更高效、更灵活的程序开发体验。在现代软件开发中，架构的选择与设计直接影响了项目的可维护性、性能及扩展性。Mamba-2架构在此背景下应运而生，旨在通过模块化和可重用的设计理念，为开发者提供一套现代化的工具和框架。Mamba-2的设计理念Mamba-2
一文彻底整明白，基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南
基于Ollama工具的LLM大语言模型Web可视化对话机器人部署指南随着人工智能技术的迅速发展，基于大语言模型（LLM）的对话机器人在各个领域的应用越来越广泛。Ollama是一个强大的框架，可用于快速构建和部署大语言模型。本文将详细介绍如何使用Ollama工具部署一个Web可视化对话机器人，并提供
