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windows10搭建llama大模型
背景 随着人工时代的到来及日渐成熟，大模型已慢慢普及，可以为开发与生活提供一定的帮助及提升工作及生产效率。所以在新的时代对于开发者来说需要主动拥抱变化，主动成长。 LLAMA介绍 llama全称：Large Language Model Meta AI是由meta（原facebook）开源的一个聊天对话大模型。 根据参数规模，Meta提供了70亿、130亿、330亿和650亿四种不同参数规模的LLaMA模型，并使用20种语言进行了训练。与现有最佳的大型语言模型相比，LLaMA模型在性能上具有竞争力。 Linux图： 下载羊驼模型（有点大） 先建一个文件夹：path_to_original_llama_root_dir 在里面再建一个7B文件夹并把tokenizer.model挪进来。 -f prompts/alpaca.txt -ins -c 2048 --temp 0.2 -n 256 --repeat_penalty 1.3 结果 最后 我知道很多同学可能觉得学习大模型需要懂
1.3K30编辑于 2023-09-12 - 来自专栏AI及人工智能
腾讯云DeepSeek大模型应用搭建指南
2月8日，腾讯云宣布上线DeepSeek-R1及V3原版模型API接口，通过强大的公有云服务，腾讯云可以为用户提供稳定优质的服务。 同时，腾讯云旗下大模型知识应用开发平台知识引擎也接入了DeepSeek-R1及V3这两款模型，并率先支持联网搜索，结合知识库、RAG等能力，随着人工智能技术的不断发展，腾讯云的DeepSeek大模型为开发者提供了强大的自然语言处理能力 本文将带领你从零开始，教你如何搭建一个基于腾讯云-DeepSeek的智能应用，帮助你快速实现AI技术的应用场景。一、前期准备在开始搭建腾讯云-DeepSeek应用之前，你需要进行一些准备工作。1. 端口和9091端口是否被占用接下来根据MD文档，修改一下js文件中的秘钥API密钥管理从这里新建秘钥，腾讯云默认最多只有两个，创建好记得保存上，因为后面就看不到了修改代码中的secret等参数appid是大模型中 static.js标识ws模式还是sse模式链接对话，可选值ws和sseconst ACCESS_TYPE = 'sse';体验机器人的appkey，同上服务配置项中appIdconst APP_KEY = '在大模型
1.7K40编辑于 2025-02-17 - 来自专栏token的技术分享
从0开始搭建免费大模型平台
下面我们讲解从0开始搭建我们的免费大模型管理平台，接入其他的免费大模型，然后加入到我们自己的平台当中，然后进行监控和管理。 部署大模型管理平台 下面我们将在拥有docker的环境下部署我们的大模型管理平台。 打开我们的服务器。 使用默认密码登录到系统当中 账号：admin 密码：admin 注册腾讯大模型 点击这里[1] 进混元大模型，然后登录， 然后接入控制台腾讯云 - 控制台 (tencent.com)[2] 然后点击创建密钥 ，创建完成以后得到密钥， 添加模型渠道 下面我们打开大模型管理平台，然后进入渠道菜单，然后点击右上角的操作展开的创建渠道 渠道名称 测试模型 渠道类型腾讯混元大模型 代理地址 空 资源地域 （看个人情况定 根据上面的测试，我们给我们的平台接入了腾讯大模型的免费模型hunyuan-lite 然后我们试试看用semantic-kernel进行对话操作。
46410编辑于 2024-06-18 - 来自专栏Java技术进阶
书生·浦语大模型图文对话Demo搭建
前言 本节我们先来搭建几个Demo来感受一下书生浦语大模型 InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo 我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器和 InternLM-Chat ，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。 Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。 ，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。 使用python脚本下载模型首先要安装依赖，安装代码如下：pip install -U openxlab 安装完成后使用 download 函数导入模型中心的模型。
33210编辑于 2024-02-28 谷歌Gemma 大模型 部署搭建本地详细教程
特点速度快速：Gemma 使用 TensorFlow Lite 模型，可以快速运行在移动设备上。准确性：Gemma 使用预训练的模型，可以实现准确的物体检测和分类。 谷歌Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型，由Google AI构建并开源。Gemma模型旨在为各种自然语言处理任务提供卓越的性能，同时保持较低的资源需求和部署灵活性。 Gemma模型可以通过以下方式使用：在本地计算机上使用：可以下载Gemma模型的代码和权重，并在本地计算机上运行。 来自Gemma官网：Gemma 模型与 Gemini 共享技术和基础设施组件，Gemini 是我们当今广泛使用的最大、功能最强大的 AI 模型。 Gemma 模型能够直接在开发人员笔记本电脑或台式计算机上运行。值得注意的是，Gemma 在关键基准上超越了更大的模型，同时遵守我们关于安全和负责任的输出的严格标准。
2.3K10编辑于 2024-04-07- 来自专栏山行AI
如何基于OpenAI大模型搭建提示词工程
前言：这是一篇很好地讲解了提示词工程的文章，提示词是fine tune大模型的一种比较经济适用的方式，基于提示词搭建一套agent可能是能形成未来生产力的关键一环。 过去的12个月里，大型语言模型（LLMs）以惊人的速度崛起。 还可以通过将之前与模型的交互与新的提示结合起来，逐步建立一个历史，以帮助模型在完成新的提示时保持上下文的连贯性 — 一种聊天机器人的风格。 ，并告诉模型使用这种模式来完成用户查询。 模型不需要重新训练，它保持静态。我们只是以特定的方式构建提示，通过几个示例帮助模型产生所期望的结果。
1.1K10编辑于 2023-09-08 - 来自专栏技术汇总专栏
基于腾讯云智能体开发平台的DeepSeek满血版模型搭建【法律大模型专家模型搭建实战】
基于腾讯云智能体开发平台的DeepSeek满血版模型搭建【法律大模型专家模型搭建实战】一.AI普惠时代的开发者机遇随着腾讯云智能体开发平台（LKE）正式接入DeepSeek-R1和V3两大模型，开发者与企业可借助其 无论是低代码搭建还是API深度开发，腾讯云均提供稳定、安全的技术底座。为激发创新场景落地，本次征文活动旨在挖掘大模型与行业结合的标杆案例，推动技术普惠。 高效搭建：提供多种应用开发方式，完成企业级Agent、RAG（检索增强生成）、工作流应用创建及发布，预置优质官方插件，降低大模型应用落地门槛。 二.法律大模型应用搭建实战腾讯云智能体开发平台内置DeepSeek-R1、V3模型，通过DeepSeek 模型+联网搜索+行业领先RAG能力，分钟级快捷搭建并发布联网应用，且可实现与现有业务系统的无缝对接 在法律领域的人工智能应用中，基于腾讯云智能体开发平台的DeepSeek满血版模型无疑是一个突破性进展。这一模型的搭建，标志着法律大模型专家系统的专业化和智能化取得了质的飞跃。
1.6K10编辑于 2025-02-24 〔从零搭建〕大模型应用开发平台部署指南
AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。 :5173/ui_moat/ 请联系市场总监获取账号密码 一、大模型应用开发平台基于开源项目BISHENG建设 AllData数据中台商业版集成BISHENG开源项目为大模型应用平台，BISHENG 三、大模型应用开发平台功能特点： 企业级高可用架构 高并发与分布式部署 安全合规与权限控制 高精度文档解析与检索 灵活的模型管理与优化 低代码开发与快速落地 技术生态与扩展型 部署步骤： 一、环境准备 解决：检查模型文件完整性： 重新下载模型： 1、会话 会话功能支持多轮交互与上下文记忆，可自然理解用户意图，实现智能问答、任务连续处理等场景化对话 2、构建 提供可视化低代码工具，支持拖拽组件快速搭建 ，支持企业快速构建与部署大模型驱动的智能应用 8、创建工作流-大模型竞技场 9、工作流拖拉拽开发 可以可视化拖拽形式，灵活组合模型、工具与数据流，助力快速构建高效智能业务处理流程 10、流程编排
24510编辑于 2025-09-15- 来自专栏muller的测试分享
搭建企业内部的大语言模型系统
大纲开源大语言模型大语言模型管理私有大语言模型服务部署方案开源大语言模型担心安全与隐私？ 可私有部署的开源大模型商业大模型，不支持私有部署ChatGPTClaudeGoogle Gemini百度问心一言开源大模型，支持私有部署MistralMeta LlamaChatGLM阿里通义千问常用开源大模型列表开源大模型分支大语言模型管理大语言模型管理工具 HuggingFace 全面的大语言模型管理平台Ollama 在本地管理大语言模型，下载速度超快llama.cpp 在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理GPT4All 一个免费使用 无需 GPU 或互联网Ollama 速度最快的大语言模型管理工具Ollama 的命令ollama pull llama2ollama listollama run llama2 "Summarize this } ]}'大语言模型的前端大语言模型的应用前端开源平台 ollama-chatbot、PrivateGPT、gradio开源服务 hugging face TGI、langchain-serve开源框架
30010编辑于 2024-09-10 - 来自专栏创作是最好的自我投资
通用大模型VS垂直大模型
在人工智能这个充满无限可能的领域内，通用大模型和垂直大模型各有千秋。就我个人而言，在二者之间的选择上，并不存在偏向某一方的倾向。我觉得应当依据实际应用场景的具体需求，来挑选最为契合的大模型。 通用大模型通用大模型，乃是旨在应对多种任务与数据类型的庞然大物级人工智能模型。 在知识覆盖的广度方面，通用大模型无疑具有明显的优势。当我们对于当下所需模型所涉及的精确专业领域的界限感到模糊不清时，选择通用大模型无疑是一种明智之举。垂直大模型接下来谈谈垂直大模型。 然而，由于垂直大模型的训练内容聚焦于当前行业，其涉猎的范围更集中，数据针对性更强，所以在提供专业咨询时往往更加精准、细致，这也正是垂直大模型的独特价值所在。 因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。
51100编辑于 2024-12-30 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day2：环境搭建
由NVIDIA资深工程师DustinFranklin为Jetson设备所搭建的jetson-container开发环境，以Docker容器为基础去提供各种所需的应用环境，这还需要nvidia-docker
72410编辑于 2024-10-22 - 来自专栏小洁叫你mysql
【AI大模型】训练Al大模型
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。 训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战，包括： 以下是与大模型相关的一些代码示例： 计算资源需求： import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device 更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
1.2K30编辑于 2023-10-10 - 来自专栏番茄_C语言
本地搭建Code Llama大模型：从零开始搭建你的私人AI编码助手
前言 本篇文章介绍如何在本地部署Text generation Web UI并搭建Code Llama大模型运行,并且搭建Code Llama大语言模型，结合Cpolar内网穿透实现公网可远程使用Code generation Web UI 本篇文章测试环境：Windows10专业版 首先我们需要在本地部署Text generation Web UI，是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建部署各种大模型环境 安装CodeLlama大模型 接下来要下载CodeLlama模型，在Hugging face上直接下载转换好的模型 Hugging face格式模型 https://huggingface.co/codellama Text generation Web UI，并且还添加了code llama大模型，如果想团队协作多人使用，或者在异地其他设备使用的话就需要结合Cpolar内网穿透实现公网访问，免去了复杂得本地部署过程 接下来就可以随时随地进行异地公网来使用Code Llama大模型了，把固定的公网地址分享给身边的人，方便团队协作，同时也大大提高了工作效率！自己用的话，无需云服务器，还可以实现异地其他设备登录！
88810编辑于 2024-12-31 - 来自专栏学习
开源大模型与闭源大模型
在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展过程中，大模型（Large Models）已经成为推动技术进步的重要力量。当前，业界存在两种主要的大模型开发模式：开源大模型和闭源大模型。 一、开源大模型 开源大模型是指开发者将模型的代码和训练数据公开，使得任何人都可以访问、修改和使用这些资源。 二、闭源大模型 闭源大模型是指模型的代码和数据不对外公开，通常由商业公司开发和维护。代表性的闭源大模型包括OpenAI的GPT-3和Google的BERT。 三、开源大模型与闭源大模型的对比 1.透明性与可控性： 开源大模型的透明性更高，任何人都可以查看和验证其代码和数据，确保模型的行为符合预期。这对于学术研究和技术验证非常重要。 闭源大模型通过控制代码和数据的访问，能够更好地保护用户隐私和数据安全，降低被恶意利用的风险。 五、总结 开源大模型和闭源大模型各有优缺点，适合不同的应用场景和需求。
85210编辑于 2024-10-09 - 来自专栏IT从业者张某某
大模型与大模型的幻觉问题
参考 大模型中的涌现 OpenAI 科学家：幻觉是大模型与生俱来的特性，而非缺陷 大模型「幻觉」，看这一篇就够了｜哈工大华为出品 大模型 什么是大模型 大语言模型（LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型 大模型的模型发展如下图 涌现 参考：大模型中的涌现 什么是涌现？先从蚂蚁开始说起。蚂蚁是自然界中一种个体非常简单，但是群体能力非常强大的生物。 如何解决大模型的「幻觉」问题？ 方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型出现幻觉，简而言之就是“胡说八道”。 用文中的话来讲，是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy关于大模型幻觉 在 Karpathy 看来： 从某种意义上说，大语言模型的全部工作恰恰就是制造幻觉，大模型就是「造梦机」。 只有大模型助手存在幻觉问题。 方向二：造成大模型「幻觉」的原因 那么致使大模型产生幻觉的原因都有哪些？
1.4K11编辑于 2024-01-04 - 来自专栏数据派THU
原创 | 大模型扫盲系列——初识大模型
为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文将从大模型的原理、训练过程、prompt和相关应用介绍等方面进行分析，帮助读者初步了解大模型。 为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。 训练三步骤 初步认识了大模型长什么样了，接下来一起来看看如何训练出一个大模型。 除这些外还包括算法优化、隐私和数据安全以及模型可解释性等方面的研究和应用，每天还有很多大模型的应用正在不断涌现，大模型在未来仍然有很大的发展潜力，国内的优秀大模型代表例如百度文心大模型也正在搭建全系统产业化的大模型全景 大模型挑战 大模型也存在一些现实挑战： 1.数据安全隐患：一方面大模型训练需要大量的数据支持，但很多数据涉及到机密以及个人隐私问题，如客户信息、交易数据等。
20.4K29编辑于 2023-11-22 - 来自专栏WalkingCloud
RockyLinux9.5下使用ollama搭建本地AI大模型DeepSeek
RockyLinux9.5下使用ollama搭建本地AI大模型DeepSeek 一、安装ollama Linux版本 https://ollama.com/download/linux 可以使用一键安装脚本进行安装 public --add-port=11434/tcp firewall-cmd --reload ollama --version 验证olloma是否安装成功 二、使用ollma拉取deepseek模型 Press CTRL+C to quit)的日志时 即可浏览器打开open-webui 需要等待一段时间后，出现如下界面 设置好账号密码后 即可正常用open-webui调用用本地的deepseek AI大模型
73000编辑于 2025-02-08 - 来自专栏计算机工具
LLM的实验平台有哪些：快速搭建测试大语言模型
LLM的实验平台有哪些：快速搭建测试大语言模型低代码平台- **Dify**： - **简介**：基于画布和节点拖拽连接方式构建程序控制流和测试应用，支持多种大语言模型，如GPT、千问、千帆、星火等系列模型 - **优势**：提供强大的日志追踪功能，支持多种评估方式，如人工打分、模型评估、自动化测试等，可帮助团队在上线前快速定位模型问题并优化产品体验。 例如，同时让 GPT-4、Llama 2 等模型生成一个简单的 Web 应用程序代码，用户可以在平台上实时看到每个模型是如何逐步构建代码的，包括函数定义、模块导入、逻辑实现等部分，清晰地对比出不同模型在代码生成速度和思路上的差异 例如对于一个图像识别任务的代码生成，用户可以对比不同模型生成的代码中对图像数据的处理方式、模型结构的定义以及训练和预测流程的代码质量，判断哪个模型的代码更易于理解、修改和维护，哪个模型的代码在运行效率上更高 - **优势**：通过简单的配置和调用，可快速搭建起基于LLM的应用原型，并进行各种实验和测试，如不同prompt的效果比较、不同模型的性能对比等。
33731编辑于 2025-01-11 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法，它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整，从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。 task_type: 指定任务类型，如'CAUSAL_LM'，以确保LoRA适应正确应用到模型的相应部分。 get_peft_model(model, config) print_trainable_parameters(model) 三、总结 本文简要介绍LoraConfig的配置参数情况，具体的机遇peft对大模型进行微调后面单独开一页详细讲解
65410编辑于 2024-08-13 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna BLOOM模型 BLOOM系列模型是由 Hugging Face公司的BigScience 团队训练的大语言模型。 小结 本小节主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
81010编辑于 2024-09-24
腾讯云开发者
