llama

大模型框架汇总:大模型框架Ollama、大模型框架vLLM、大模型框架LightLLM、大模型框架llama.cpp、大模型框架LocalAI、大模型框架veGiantModel

随着人工智能的快速发展,大规模语言模型(Large Language Model, LLM)的应用越来越广泛。为此,许多开发者和研究者开始使用各种开源框架来构建和训练大模型。在这篇文章中,我们将对几种领先的大模型框架进行总结与比较,包括Ollama、vLLM、LightLLM、llama.cpp、L

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。

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

【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,

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