登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
如果你的电脑没有显卡,但想在本地体验大模型,可以按下面的步骤安装Ollama+Open WebUI,或者你准备提供在线大模型服务,但又不想买GPU服务,那可以尝试Ollama服务的方式,当然Ollama也是支持GPU的~
硅基流动提供了免费的 InternLM2.5-7B-Chat 服务(免费的 InternLM2.5-7B-Chat 真的很香),MindSearch 的部署与使用也就迎来了纯 CPU 版本,进一步降低了部署门槛。那就让我们来一起看看如何使用硅基流动的 API 来部署 MindSearch。stepB. 部署用git提交教程参看建立好space的页面代码(先clone space到终端,然后拷贝要提
今天在服务器上用ollama(用docker部署的)跑qwen2.5:7b-instruct,上午下午跑的好好的,速度还可以,晚上6、7点突然好慢好慢,nvidia-smi查了一下,压根没用到GPU(4/23028MiB),也搞不懂为啥。后来把ollama关了再打开又好了,好神奇啊。有没有大佬帮忙解释一下哩?过两天把安docker,部署ollama,怎么让ollama用到gpu记录一下。
数据是大模型训练至关重要的一环。数据规模、质量、配比,很大程度上决定了最后大模型的性能表现。无论是大规模的预训练数据、精益求精的SFT数据都依托于一个完整的“获取-准备-处理-分析”数据流程。然而,当前的开源工具通常只专注于流程中的某一环节,很少有能够覆盖整个流程的项目。此外,这些工具处理的数据质量参差不齐,很难“干净地”从不同原始数据中提取表格、图片等结构化信息,这给构建大模型的训练数据集带来了
本文将指导您如何使用 DeepSeek API 进行接口调用。我们将使用 Python 并通过openai库来访问 DeepSeek 服务。
本文详细介绍如何运用 ms - swift 框架在 V100 设备上部署 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B 模型。开篇明确所需环境,如 x86_64 架构、ubuntu 22.04 或 centos 7 系统、V100 GPU 等。接着依次阐述依赖安装、模型下载步骤,还展示推理测试、部署测试及并发测试过程。
nlp
——nlp
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net