您将深入了解大规模语言模型（如GPT、BERT等）的最新技术与应用。我们提供详细的技术解析、模型训练方法、优化技巧及行业应用案例，帮助您掌握大模型的开发与部署。无论您是AI领域的新手还是专业从业者，这里都能为您提供丰富的学习资源和实践经验，助力您在大模型技术的前沿领域获得竞争优势，推动人工智能的创新应用。
Llama 3.1 介绍 2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。 当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。好在作为新版本发布的一部分，官方也同时推出全新升级的 Llama 3.1 70B 和 8B 模型版本。 我们今天就在百度智能云 GPU 服务器上来部署体验最新 Llama3.1 8B 模型。 安装环境 硬件环境
大模型
概述 基于大模型的能力可以理解文本或则代码的上下文，然后，根据代码上下文可以实现代码的注释，代码的补全等功能，从而实现一个代码助手。 本文实现了一个简单vs code的代码助手插件，通过该插件可以对代码进行补全。后台大模型服务是本地的CPU机器搭建的，通过Ollama实现通过过接口来访问大模型。 插件功能设计 插件实现的功能很简单：在vs code中选择一段代码，然后发起一个命令（这个后续可以优化，或则变成快捷键），根据代码上下文来对代码进行补全。 设计的考虑 设计其实分为两个层面的，一个前端，一个后端服务。这个插件是一个简单的可用的demo，其实就是两个端：一个前端，一个基于大模型的后端服务。 补一个图：前端->Ollama->大模型 前端开发 通过typescript来开发vscode的插件，目前前端实现的功能非常简单：选择一段代码，然后发起ask Ollama的命令，此时就会把代码片段放到提示词模板中发送给后台大模型服务。并等待后台大模型的返回，然后使用返回的代码覆盖现有代码。 前端要实现的步骤和逻辑如下： * 获取当前选择的代码片段； * 根
前言 最近 Google 发布了 Gemma，是 Gemini 的低配版本，既然是 Google 出品那我一定要来吃螃蟹的。所以我本地部署了一个 7b 的版本来尝试使用一下看看效果。同时也来说明一些有关大模型本地部署使用的一些个人体会，比如，你可能会有以下问题： 1. 怎么本地部署使用？ 2. 我本地的电脑能不能跑？ 3. 本地跑的效果到底怎么样？ 首先，我想敲醒你沉睡的脑子。对于本地部署模型，你先要问清楚自己想要的是什么？也就是为什么需要本地部署，如果仅仅是想跑着玩，那没问题。如果只是平常使用，并且你已经能用 GPT 了，本地其实对于你来说毫无意义，因为你指望你的小电脑哪怕是大显卡能和别人成吨的 A100 相比吗？（夸张的修辞） 如果，醒了还是想玩，那么可以往下看了，最后我会总结本地去跑有哪些优势。 如何部署 这里我推荐两个： * 这二者基本都已经做到了开箱即用的地步了，其中我会更喜欢 ollama 一点。所以我就简单列一下它的步骤（
前言 在当今的科技时代，AI 已经成为许多领域的关键技术。AI 的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着 AI 的身影，而随着Facebook 开源 LLama2 更让越来越多的人接触到了开源大模型。 今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在GitHub超过22K Star的开源项目：ollama。 ollama是什么? Ollama 是一个强大的框架，设计用于在 Docker 容器中部署 LLM。Ollama 的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，它使该过程变得非常简单。它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama 2。 Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成 Modelfile。它优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。 安装 ollama
大家有看到最强开源模型llama3出来了吗，我拿着8G内存的mac在本地部署了一个llama3:8b，竟然也run起来了(但电脑主机感觉要烧了） ) 今天接着分享，不用写代码怎么拥有一个和本地大模型交互的web页面 下载docker 先下载一个docker客户端(开源的应用引擎)，稍后用来帮我们一键安装和运行web页面 进入docker首页，根据系统选择对应安装包进行docker客户端安装 地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 下载完成后记得运行docker 下载webUI项目 完成docker下载后，我们去ollama的github中选一个开源的webUI项目，我这里以Open WebUI为例 地址：https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file 点击Open WebUI链接，进入它的说明网站，获取用docker下载该项目的命令 地址：https://docs.openwebui.com/ 或者直接复制下面这个命令 docker run
本周我们学一个实操知识，教大家怎么在自己的电脑上部署一个开源大模型。 本地部署大模型的优点： * 不需要联网就能使用大模型 * 可以用自己的隐私数据训练模型，不用将数据上传给第三方 本地部署大模型的缺点： * 个人电脑配置比较差，不能发挥大模型的所有能力 * 只能部署开源(免费)模型，开源模型的“智商”比不上付费的模型 现在大模型的基础设施和配套服务是越来越多，很多公司都提供了免费服务帮助大家低代码甚至零代码的部署自己的本地模型，让模型的使用门槛变低。以下就是基于免费服务的手把手部署教学，大家跟着一步步操作就行。 开始操作前的准备 * 8G及以上内存的电脑(笔记本or台式) **步骤一：****下载一个能运行大模型的环境 ** * 访问并下载ollama，地址https://ollama.com/download * 根据电脑系统类型(Windows/macOS)，选择对应的安装包download 步骤二：运行ollama(以mac系统为例)**** * 打开电脑的命令行窗口，输入ollama --version命令，
* 你有没有考虑过在本地运行开源LLM？ * 你是否不得不手动下载庞大的模型文件？ * 你是否努力构建本地模型的API？ * 你是否尝试在本地管理多个模型？ 我猜你确实考虑过！这些都是繁重的体力劳动。 幸运的是，这里有Ollama。 Ollama是一款流行的大模型管理工具，用于在本地部署和运行大型语言模型 - https://ollama.ai/ 现在，你不再需要担心这些麻烦了，一款单一的应用程序可以解决所有这些问题。 你只需要访问他们的官方网站，下载应用程序并进行安装。就这样！现在，你将拥有一个用于模型管理的CLI或GUI，包括拉取、移除、运行、创建自定义模型等功能。 Ollama支持哪些模型？ Ollama支持一大波主流的模型。你可以在 https://ollama.ai/library 上找到它所支持的模型列表。 目前的列表如下： * llama2 * mistral * llava * mixtral * starling-lm * neural-chat * codellam
最近几年，随着ChatGPT的发布，越来越多的大模型喷涌而出，越来越多的人体会到了大模型带来的便利，如知识问答、代码编写、语音合成、图像合成、智能对话等等。大模型的参数量通常非常大，得益于大模型框架以及量化技术的发展，目前，我们在个人电脑上也能够部署和推理大模型，即安全又隐私。 今天，给大家介绍一下如何在个人电脑上通过Ollama和OpenWeb-UI搭建一个属于自己的多模态大模型，能够结合本地知识库进行智能问答、图像分析等，并结合Dify构建本地的智能体。支持Windows、macos、Linux。 下面是一个样例展示： 目录 一、说明 二、安装Docker 三、安装和配置Ollama 四、安装和配置Open-WebUI 五、Playground 六、Ollama和Dify结合，打造本地模型+智能体 七、总结 一、说明 本文目前只介绍Macos的部署教程，因为主要用到docker，其他系统部署操作类似。 1.1 Ollama介绍 Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（
部署一个本地知识库，将你所有的东西都丢进去，一查即出，重要的是不用担心泄密，是不是很优秀。 折腾了好几天，林大终于部署好了自己的知识库。感觉非常棒。 机器配置如下：E5+X99+64G+2080Ti 22G +windowns。 这次我们的方案是采用ollama+docker+dify的方案。 1. ollama： Ollama是一个开源工具,它让用户能够在本地轻松运行和管理大语言模型。其主要特点包括: 官网下载ollama https://ollama.com/download 按常规步骤安装. 2. 更改下模型下载路径： 因为ollama下载模型默认装在C盘，多下几个C盘就爆了，所以我们得更改大模型下载路径。 1）搜索系统环境变量 2）环境变量 3）新建 4）如下填写 3.下载大模型 点击复制键 然后在win里打开cmd 粘贴刚刚的命令，下载大模型 4. 完成下载后，
书接上回，上篇我们完成了ollama + docker的部署，这篇我们介绍dify的部署。 1. 通过https://github.com/langgenius/dify下载dify压缩包 2. 解压后，放在想放的路径下，然后运行以下两条命令 cd path_to_your_dify_folder/docker docker compose up -d 3. 待按照完成后，我们运行 http://localhost/install 注册一个dify账户 1. 注册完成后，通过http://localhost/signin登录 在设置界面找到ollama，配置我们的模型参数。 其中，模型是我们上一步下好的模型，模型名称要和下载模型一致 基础URL填写为：http://host.docker.internal:11434. 保持后，点击“
本文将详细介绍如何在虚拟化平台 Proxmox Virtual Environment（PVE）配置显卡直通，将宿主机上的物理显卡直接分配给 AI 虚拟机使用。 1. 环境介绍 1.1 硬件环境 * 服务器： 科脑 X99-D4、2*32G DDR4 内存、Intel E5-2683 v4 * 显卡：NVIDIA P104-100 * BIOS：开启 VT-x/VT-d 类似的虚拟化扩展 本文选择纯矿卡 NVIDIA P104-100 作为演示，配置方法同样适用于其他型号显卡。 1.2 软件环境 * 虚拟化平台：Proxmox Virtual Environment 8.0.4 * AI 虚拟机： ubuntu
大模型
目前在开源大模型领域，Llama3 无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了 8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！ 1. GPT4All : 适合低配置用户，可以在CPU/GPU上跑 【：https://gpt4all.io/index.html】 2.LMstudio ，支持下载多模型 8B/70B 等，模型选择更多！【】 提醒：如果你不在海外，实在下载不了模型， 请通过网盘获取 【：https://www.123pan.com/s/jZKSVv-M1Xfv.html】 提取码:uBNq 3.Ollama，支持多平台！Windows / Mac /Linux 都可以运行 【：https://ollama.com/