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  在本地使用CPU運行Llama 2模型來實現(xiàn)文檔Q&A

  第三方商業(yè)大型語言模型（LLM）提供商，如OpenAI的GPT4，通過簡單的API調(diào)用使LLM的使用更加容易。然而，由于數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)等各種原因，我們可能仍需要在企業(yè)內(nèi)部部署或私有模型推理。 開源LLM的普及讓我們私有化部署大語言模型稱為可能，從而減少了對這些第三方提供商

  2024年02月13日

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  本地推理,單機運行,MacM1芯片系統(tǒng)基于大語言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

  OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT風(fēng)光無兩，眼看它起朱樓，眼看它宴賓客，F(xiàn)aceBook終于坐不住了，發(fā)布了同樣基于LLM的人工智能大語言模型LLaMA，號稱包含70億、130億、330億和650億這4種參數(shù)規(guī)模的模型，參數(shù)是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置等可調(diào)整的變量，用于訓(xùn)練和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  2024年01月22日

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  使用go-llama.cpp 運行 yi-01-6b大模型，使用本地CPU運行，速度挺快的

  https://github.com/ggerganov/llama.cpp LaMA.cpp 項目是開發(fā)者 Georgi Gerganov 基于 Meta 釋出的 LLaMA 模型（簡易 Python 代碼示例）手?jǐn)]的純 C/C++ 版本，用于模型推理。所謂推理，即是給輸入-跑模型-得輸出的模型運行過程。 那么，純 C/C++ 版本有何優(yōu)勢呢？ 無需任何額外依賴，相比 Python 代碼

  2024年02月20日

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  【linux 使用ollama部署運行本地大模型完整的教程，openai接口， llama2例子】

  # 安裝相應(yīng)的包 # 開啟ollama服務(wù)端！ # 啟動llama2大模型（新開一個終端） # 如果不想啟動運行，只下載可以 在啟動完后，就可以對話了 # python接口對話 ? # OpenAI適配接口對話 # CUR流式接口 # 參考 llama2 (ollama.com) https://ollama.com/library/llama2 OpenAI compatibility · Ollama Blog https://ollama

  2024年03月25日

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  用 7 行代碼在本地運行 Llama 2?。ㄌO果silicon-mac m1 m2）項目源碼含模型

  總而言之： 注意：7B 型號重量約為 4GB，請確保您的機器上有足夠的空間。 這是使用 Georgi Gerganov 令人驚嘆的llama.cpp項目來運行 Llama 2。它通過TheBloke的 Huggingface 存儲庫為 Llama 7B Chat 下載一組 4 位優(yōu)化的權(quán)重，將其放入 llama.cpp 中的模型目錄中，然后使用 Apple 的 Metal 優(yōu)化構(gòu)建

  2024年02月15日

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  【ollama】（2）：在linux搭建環(huán)境，編譯ollama代碼，測試qwen大模型，本地運行速度飛快，本質(zhì)上是對llama.cpp 項目封裝

  https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs https://www.bilibili.com/video/BV1oS421w7aM/ 【ollama】（2）：在linux搭建環(huán)境，編譯ollama代碼，測試qwen大模型，本地運行速度飛快，本質(zhì)上是對llama.cpp 項目封裝 要是失敗執(zhí)行，子模塊更新： 需要編譯 llama.cpp 的代碼， 然后經(jīng)過漫長的編譯，就而可以

  2024年04月08日

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  Llama2通過llama.cpp模型量化 Windows&Linux本地部署

  LLaMA ，它是一組基礎(chǔ)語言模型，參數(shù)范圍從7B到65B。在數(shù)萬億的tokens上訓(xùn)練的模型，并表明可以專門使用公開可用的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練最先進的模型，而無需求助于專有和不可訪問的數(shù)據(jù)集。特別是， LLaMA-13B在大多數(shù)基準(zhǔn)測試中都優(yōu)于GPT-3（175B） ，并且LLaMA65B與最好的型號Chinch

  2024年02月05日

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• 微調(diào) Code Llama 完整指南

  今天這篇文章將向大家詳細(xì)介紹如何對 Code Llama 進行微調(diào)，讓它變成適合 SQL 開發(fā)的有利工具。對于編程開發(fā)任務(wù)，經(jīng)過適當(dāng)微調(diào)后的 Code Llama 的性能通常都會比普通的 Llama 強很多，特別是當(dāng)我們針對具體任務(wù)進行優(yōu)化時: 使用 b-mc2/sql-create-context 這個文本查詢及其對應(yīng)的SQ

  2024年02月04日

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  llama.cpp一種在本地CPU上部署的量化模型（超低配推理llama）

  前不久，Meta前腳發(fā)布完開源大語言模型LLaMA， 隨后就被網(wǎng)友“泄漏”，直接放了一個磁力鏈接下載鏈接。 然而那些手頭沒有頂級顯卡的朋友們，就只能看看而已了 但是 Georgi Gerganov 開源了一個項目llama.cpp ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook’s LLaMA model in C/C++ (github.com) 次項目的牛逼

  2023年04月23日

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  llama.cpp LLM模型 windows cpu安裝部署；運行LLaMA-7B模型測試

  參考： https://www.listera.top/ji-xu-zhe-teng-xia-chinese-llama-alpaca/ https://blog.csdn.net/qq_38238956/article/details/130113599 cmake windows安裝參考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131314105 1、下載： 2、編譯 3、測試運行 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/638427280 模型下載： https://huggingface.co/nya

  2024年02月15日

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