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在本地运行大型语言模型 (LLM) 的六种方法(2024 年 1 月)-CSDN博客
无水先生
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2024-02-05 09:54:35
在本地运行大型语言模型 (LLM) 的六种方法(2024 年 1 月)-CSDN博客
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LLM
学习:本地下载并
运行
大
语言
模型
,准备入门的同学一定要来看看
在
LLM
与ChatGPT流行的当下,商业人工智能(AI)和
大型
语言
模型
(
LLM
s)仍然存在一个较大的隐患:即数据的隐私问题。在处理敏感或专有数据时,我们很难通过公开的ChatGPT或者大
模型
UI这些工具中受益。因此,在本地进行
模型
训练,快速实验与学习,也成为越来越常见的需求。本篇总结了现在主流的本地
运行
LLM
的
方法
,主要介绍如何通过以下6种方式在本地私有的机器中操作
LLM
s。
本地大
语言
模型
LLM
的高效
运行
专家 | Ollama
Ollama是一个开源的
大型
语言
模型
服务工具,它帮助用户快速在本地
运行
大
模型
。通过简单的安装指令,用户可以执行一条命令就在本地
运行
开源
大型
语言
模型
,如Llama 2。Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理
LLM
的过程,使得用户能够快速地在本地
运行
大型
语言
模型
。Ollama作为一个功能强大的本地大
语言
模型
LLM
运行
专家,为用户提供了简单高效的方式来
运行
大型
语言
模型
。
Ollama 本地
运行
大
模型
(
LLM
)完全指南
Ollama是一个专为在本地机器上便捷部署和
运行
大型
语言
模型
(
LLM
)而设计的开源工具。它让用户无需深入了解复杂的底层技术,就能轻松地加载、
运行
和交互各种
LLM
模型
。本地和服务器Ollama 最初是被设计为本地(主要是开发)
运行
LLM
的工具,当然现在也可以在服务器(面向用户并发提供服务)上使用,并且兼容 OpenAI 接口,可以作为 OpenAI 的私有化部署方案。• 本地部署:不依赖云端服务,用户可以在自己的设备上
运行
模型
,保护数据隐私。
六种
本地化
运行
大
语言
模型
的
方法
(开源的)大
语言
模型
(
LLM
s),特别在Meta发布了LLaMA之后,Llama 2更逐步完善且被应用于更广泛的领域在本文中,我想演示在本地
运行
此类
模型
的
六种
方法
,即在您的计算机上
运行
。这对于在助手角色中使用此类
模型
可能很有用,类似于您在浏览器中使用 ChatGPT 的方式。但是,这对于试验
模型
或部署与 OpenAI 兼容的 API 端点进行应用程序开发也有所帮助。请注意,我只关注 GPT 风格的文本到文本
模型
。也就是说,可以使用类似的工具来
运行
其他
模型
(例如,StableDiffusion)。
大型
语言
模型
(
LLM
)全解读
大型
语言
模型
是一种深度学习算法,可以执行各种自然
语言
处理 (NLP) 任务。
大型
语言
模型
底层使用多个转换器
模型
底层转换器是一组神经网络。
大型
语言
模型
是使用海量数据集进行训练的超
大型
深度学习
模型
。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此
大型
语言
模型
也称为神经网络 (NN),是受人类大脑启发而开发出的计算系统。这些神经网络利用分层的节点网络工作,就像神经元一样。这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。
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