现在我们的Llama 模型聊天机器人已准备就绪，我们想问什么就可以问什么，尽情享受吧。当然，我们废了大半天劲，如果只是和模型简单的聊聊天，那就有点可惜了，或者说如果要人工输入，那我们本地部署的意义就不大。假设能够通过程序的方式，自动调用本地部署的Llama 模型是不是可以提供我们工作效率；Llama 模型自然语言生成：Llama 3 能够生成连贯、高质量的文本，包括文章、故事、诗歌等创意写作，以及

Qwen2对比Qwen1.5模型尺寸：将Qwen2-7B和Qwen2-72B的模型尺寸有32K提升为128KGQA（分组查询注意力）：在Qwen1.5系列中，只有32B和110B的模型使用了GQA。这一次，所有尺寸的模型都使用了GQA，提供GQA加速推理和降低显存占用分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力

最近，AIM 评测了在计算机上本地运行大语言模型（LLM）的最佳工具，Ollama 脱颖而出，成为最高效的解决方案，提供了无与伦比的灵活性。Ollama 是 Jeffrey Morgan 开发的一款开源工具，它正在彻底改变爱好者在本地终端上运行大语言模型的方式。Ollama 具有友好的用户界面，并与 LLaMA 2 和 Mistral 等流行模型兼容，希望安全、经济、高效地进行大语言模型实验的用户

我非常推崇的一句话送给大家：看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍​。