深度解析如何通過Ollama框架在Windows/macOS/Linux系統(tǒng)本地部署DeepSeek模型，提供從環(huán)境準(zhǔn)備、安裝配置到API對接的完整解決方案，徹底解決服務(wù)器卡頓和API限流問題，附常見錯誤排查手冊。

https://www.bilibili.com/video/BV1364y157EA/ 【deepseek】（1）：12月1日新大模型deepseek發(fā)布！使用3080顯卡，運(yùn)行7b模型，可以正常運(yùn)行WebUI了，速度9 words/s。 RTX 3080 Ti 擁有 34 TFLOPS 的著色器性能、67 TFLOPS 的光追性能、以及 273 TFLOPS 的 Tensor（Sparsity）性能。 該卡的外形設(shè)計(jì)，依然類似于現(xiàn)

自從 LLaMA 被提出以來，開源大型語言模型（LLM）的快速發(fā)展就引起了廣泛研究關(guān)注，隨后的一些研究就主要集中于訓(xùn)練固定大小和高質(zhì)量的模型，但這往往忽略了對 LLM 縮放規(guī)律的深入探索。 開源 LLM 的縮放研究可以促使 LLM 提高性能和拓展應(yīng)用領(lǐng)域，對于推進(jìn)自然語言處理

Stability AI又有新動作！程序員又有危機(jī)了？ 3月26日，Stability AI推出了先進(jìn)的代碼語言模型Stable Code Instruct 3B，該模型是在Stable Code 3B的基礎(chǔ)上進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)的Code LM。 Stability AI 表示，Stable Code Instruct 3B 在代碼完成準(zhǔn)確性、對自然語言指令的理解以及處理多種編程語言方面都優(yōu)

https://nlpcloud.com/zh/how-to-install-and-deploy-whisper-the-best-open-source-alternative-to-google-speech-to-text.html whisper-jax最詳細(xì)的安裝教程 | 一個號稱比whisper快70倍的語音識別項(xiàng)目 | 免費(fèi)開源的語音識別項(xiàng)目 whisperX 語音識別本地部署_JoeManba的博客-CSDN博客 GitHub - sanchit-gandhi/whisper-jax: JAX implement

硬件環(huán)境 AMD 5950X 128GB RAM RTX 3090(24G VRAM) 操作系統(tǒng) Ubuntu 18.04 編譯環(huán)境(可選) llama.cpp 編譯: 遇到Ubuntu18.04默認(rèn)穩(wěn)定版本gcc和g++不兼容問題,報(bào)錯: 通過更新Ubuntu的gcc,g++版本后,make進(jìn)行編譯; Python虛擬環(huán)境 Python = 3.10.7 requirements.txt 安裝CUDA,CUDA == 11.7; 卸載老版本: 安裝新版本CUDA(實(shí)際為

minigpt-4 git主頁。 筆者參考了深度學(xué)習(xí)筆記–本地部署Mini-GPT4，使用了http鏈接， huggingface下載llama和vicuna權(quán)重的download.txt分別如下： 下載權(quán)重的腳本如下，使用了 wget ${file} --no-check-certificate 繞開https檢查： 筆者的環(huán)境下，安裝FastChat 0.1.10會導(dǎo)致依賴沖突： 因此改為安裝別的

How To Run Stable Diffusion 2.0 On Your Local PC — No Code Guide https://luminous-mapusaurus-1aa.notion.site/Stable-Diffusion-ce61d77468644806ab03a780f670df51 stable-diffusion-webui 安裝_w3cschool https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 為了讓conda執(zhí)行下載指令加速,需要對conda換源操作,即將源由國外原始源,改為國

報(bào)錯：RuntimeError:“LayerNormKernelImpl” not implemented for ‘Half 解決方案： 產(chǎn)生報(bào)錯的原因是因?yàn)轱@卡不支持half-float的數(shù)據(jù)類型，所以在啟動項(xiàng)set COMMANDLINE_ARGS=后增加這一句 --precision full --no-half，以后運(yùn)行webui-user.bat就可以了

網(wǎng)絡(luò)很重要，安裝會因?yàn)槌瑫r(shí)失敗，我是失敗了很多次才成功 Windows10，N 卡（我的是古早的1070） 安裝conda,也可以安裝miniconda 進(jìn)入stable-diffusion-webui目錄 創(chuàng)建conda 虛擬環(huán)境 激活conda 環(huán)境 安裝依賴 安裝其他依賴 安裝好后終端會顯示服務(wù)以運(yùn)行 直接訪問域名，以上步驟安裝順利

FastGPT 是一個基于 LLM 大語言模型的知識庫問答系統(tǒng)，提供開箱即用的數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用等能力。同時(shí)可以通過 Flow 可視化進(jìn)行工作流編排，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的問答場景！ 創(chuàng)建 docker-compose.yml 文件，僅需把 CHAT_API_KEY 修改成 openai key 即可。如果需要使用中轉(zhuǎn)或 oneapi 還需要修改

Docker 安裝完成 Python 安裝完成 注冊 wandb.ai 并獲得 License key refer: https://github.com/wandb/server 創(chuàng)建目錄， 訪問 Docker Hub 確認(rèn)最新版 tag， 啟動容器， 使用瀏覽器打開 http://192.168.31.92:8080，將 192.168.31.92 換成你的 IP 地址，注冊賬號并登錄。 然后單擊右側(cè)的 “System settings”， 輸入之

WhisperX 是一個優(yōu)秀的開源Python語音識別庫。 下面記錄Windows10系統(tǒng)下部署Whisper 1、在操作系統(tǒng)中安裝 Python環(huán)境 2、安裝 CUDA環(huán)境 3、安裝Annaconda或Minconda環(huán)境 4、下載安裝ffmpeg 下載release-builds包，如下圖所示 將下載的包解壓到你想要的路徑，然后配置系統(tǒng)環(huán)境：我的電腦-高級系

ChatGLM3 是智譜AI和清華大學(xué) KEG 實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布的新一代對話預(yù)訓(xùn)練模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的開源模型，在保留了前兩代模型對話流暢、部署門檻低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性： 更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型： ChatGLM3-6B 的基礎(chǔ)模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更

注意：如果沒有顯卡或顯卡性能較弱的同學(xué)們不要嘗試，不然到最后也還是不行！當(dāng)然這些同學(xué)們可以去(免費(fèi)，效果稍遜) Stable Diffusion - a Hugging Face Space by stabilityai Discover amazing ML apps made by the community https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion 或者(收費(fèi)，但是效果更好) D