好久没写代码了，上头了，强撸了！1、自己买个GPU服务器（如果不训练，可以随便买个高内存的即可），有些网站很便宜，小时起租！2、alpaca和模型下载地址：GitHub-antimatter15/alpaca.cpp:LocallyrunanInstruction-TunedChat-StyleLLMgitcloneGitHub-antimatter15/alpaca.cpp:LocallyrunanInstruction-TunedChat-StyleLLMcdalpaca.cpp3、模型下载：ggml-alpaca-7b-q4.bin、ggml-alpaca-13b-q4.bin，不知道哪
前提说明：这次实践用了两张A800（80G），每张卡消耗70G显存，总计140Gstep1:下载模型从huggingface（需科学上网）和modelscope两个平台下载模型step2：安装vLLM之前部署大模型用transformer库+OpenAIapi，会有推理速度慢，server部署起来比较复杂的缺点，vLLM是一个LLM推理和服务库，原理类似于操作系统的虚拟内存。现在说怎么安装，安装很简单pipinstallvLLM 要安装3G左右的包。#step3使用vLLM部署Mixtral8*7b（重点）先丢一串命令python-u-mvllm.entrypoints.openai.api_
Gemma概述2024年，2月21日，谷歌正式对外发布开源大模型Gemma。谷歌发布的Gemma包含Gemma2B和Gemma7B，参数规模分别为20亿和70亿，参数规模并不大，谷歌将这两个模型归为轻量级开放模型系列，2B版本甚至可直接在笔记本电脑上运行。在此之前，谷歌在2023年12月首次对外发布Gemini大模型时，对外公布了Ultra、Pro、Nano三个版本，并称“这些是进入Gemini时代第一个模型，也是GoogleDeepMind成立时的愿景。”实际上，在2023年更早些时候谷歌发布的Pixel8Pro，已经因显著的AI特性被视为划时代的智能手机，站稳AI手机潮头后的谷歌，又将Ge
笔记本也能部署本地AI模型进行聊天啦！博主是AI新手，如有不对还请评论区指教～这里介绍mac的部署方式，win也可以实现。本案例使用到：ollama+nextjs+langchain.js+milvusollama：本地运行模型服务nextjs：前端框架项目langchain.js：调用模型服务并对话milvus：向量数据库1、下载ollama 在本地运行安装教程：22Kstar的超强工具：Ollama，一条命令在本地跑Llama2-知乎官方文档：gemma 安装后使用 ollamarungemma:2b命令把gemma:2b模型拉取到本地运行2、创建一个nextjs项目安装教程：Gettin
一、前言 就在前几天开源社区又发布了qwen1.5版本，它是qwen2模型的测试版本。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。二、术语2.1.vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFaceTransformers高14-24倍的吞吐量。2.2.qwen1.5 Qwen1.5是Qwen2的测试版，这是一个基于转换器的纯解码器语言模型，在大量数据上进行了预训练。 Incomparisonwiththeprevi
Gemma日期:March5,2024平台:CSDN,知乎状态:WritingGemma:OpenModelsBasedonGeminiResearchandTechnology谷歌最近放出的Gemma模型【模型名字来源于拉丁文gemma，意为宝石】采用的是与先前Gemini相同的架构。这次谷歌开源了两个规模的模型，分别是2B和7B的版本。【对于个人电脑来说，2B真的要容易运行的多】。在18个基于文本的任务上，有11项胜过其他开源的模型谷歌在开源社区领域真的做出了巨大的贡献🌼，Transformers,TensorFlow,BERT,T5,JAX,AlphaFold,以及AlphaCode。每
背景信息Google在2024年02月21日正式推出了自家的首个开源模型族Gemma，并同时上架了四个大型语言模型，提供了2B和7B两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。根据Google的技术报告，本次开源的Gemma在问题回答、合理性、数学、代码等方面的性能均超越同参数量级的其他开源模型。数据来源：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf函数计算作为阿里云上的Serverless计算服务，持续在ServerlessGPU方面投入研发，为用户提供性
ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。新建了人工智能中文站https://ai.weoknow.com每天给大家更新可用的国内可用chatGPT资源========下载安装ollama客户端:【点击下载】【1】.普通7B版安装指令：（适合8G显存）ollamarungemma:7b如果你是第一次部署，它会自动下载！【2】.7B的全量版本：（需要16G左右的显存）ollamarungemma:7b-instruct-fp16【3】.2B轻量版：（适合CPU会低配电脑安装）ollamarungemma:2b据外媒2月22日报道，谷歌近日发布了一款名为Gemma的开源AI模型，据称该模
近期，谷歌发布了全新的开源模型Gemma，同时智谱AI和清华大学KEG实验室合作推出了ChatGLM3-6B。这两个模型都是先进的对话预训练模型，本文将对它们进行对比，并分享使用体验。先上效果ChatGLM3-6B:ChatGLM3Gemma(20亿参数)：ChatGLM3模型概述Gemma:Gemma是谷歌推出的一种先进的轻量级开放模型系列。受到Gemini模型启发，采用了与创建Gemini相同的研究和技术。名称来自拉丁语中意为“宝石”的单词"gemma"，象征着该模型的珍贵和价值。ChatGLM3-6B:ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款开源对话预训练模型
Gemma的简单介绍Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语gemma，意思是“宝石”。除了模型权重之外，Google还发布了工具来支持开发人员创新、促进协作并指导负责任地使用Gemma模型。以下是关键细节：发布了两种尺寸的模型配重：Gemma2B和Gemma7B。每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。ResponsibleGenerativeAI工具包为使用Gemma创建更安全的AI应用程序提供了指导和基本工具。通过原生
