Ollama系列05：Ollama API 使用指南
本文是Ollama系列教程的第5篇，在前面的4篇内容中，给大家分享了如何再本地通过Ollama运行DeepSeek等大模型，演示了chatbox、CherryStudio等UI界面中集成Ollama的服务，并介绍了如何通过cherryStudio构建私有知识库。在今天的分享中，我将分享如何通过API来调用ollama服务，通过整合ollama API，将AI能力集成到你的私有应用中，提升你的职场价值！O...
大模型学习笔记------Llama 3模型架构之RMS Norm与激活函数SwiGLU
大模型学习笔记------Llama 3模型架构之RMS Norm与激活函数SwiGLU 1、归一化模块RMS Norm2、激活函数SwiGLU3、一些思考 上文简单介绍了 Llama 3模型架构。在以后的文章中将逐步学习并记录Llama 3模型中的各个部分。本文将首先介绍归一化模块RMS Norm与激活函数SwiGLU。 1、归一化模块RMS Norm 归一化模块是各个网络结构中必有得模...
绝了！k3s (k8s) 安装 ollama 运行 deepseek 全流程揭秘，yaml全公开
🎯k3s (k8s) 环境搭建与 ollama 相关 yaml 文件部署在容器编排的世界中，k3s (k8s) 无疑是备受瞩目的存在。此次聚焦在 k3s (k8s) 环境下安装 ollama，并实现运行 deepseek。首先映入眼帘的是一个关键的 yaml 文件 ——ollama.yaml 。这个文件犹如整个部署流程的指挥棒，规定各项参数和配置信息。ollama.yaml 内容如下：# https:/...
Llama3模型详解 - Meta最新开源大模型全面解析
一、模型概述 1. 基本信息 发布机构: Meta AI开源协议: Llama 2 Community License Agreement模型规格: 7B/13B/34B/70B训练数据: 2万亿tokens上下文长度: 8K tokens(基础版本) 2. 模型特点 架构创新 改进的Transformer结构优化的注意力机制更高效的位置编码 性能提升 相比Llama2提升40%性能更强的多语言能力更好的...
在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct
文章目录 在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct1. 部署1. 创建实例2. 安装环境3. 下载模型4. 部署和推理 2. 微调1. 数据集准备2. 设置微调参数并进行训练3. 推理 在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct 1. 部署 1. 创建实例 24GB的显存基本可以满足7B模型的部署和微...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factory是一个开...
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展 随着人工智能技术的飞速发展，语言模型的能力与应用范围持续拓展。其中，LLaMA系列模型凭借其卓越的性能和灵活的微调能力，受到了广泛关注。最近，LLaMA 3的发布和其微调后合并的研究，为自然语言处理领域带来了新的机遇与挑战。 微调的重要性 微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集的训练过程。LLaMA 3的微调不仅能够进一步优化模型的性能，还能够...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factor...
Llama 3.2——同时具备文本和图像处理功能的开源模型
引言 Meta 近期推出了 Llama 3.2是其 Llama 系列的最新款 大语言模型， 是开源生成式 AI 生态系统演进的重要进展。此次升级在两个维度上扩展了 Llama 的功能。一方面，Llama 3.2 允许处理多模态数据（集成图像、文本等），使高级 AI 功能更容易被更广泛的受众所使用。另一方面，它拓宽了其在边缘设备上的部署潜力，为实时设备端 AI 应用创造了令人兴奋的机会。在本文中，我们将探讨...
LLaMA 3 和 OpenAI有哪些相同点和不同点？
LLaMA 3（Meta 的 LLaMA 系列）和 OpenAI 的模型（如 GPT 系列）都是先进的 大语言模型（LLMs），它们在训练、应用场景和能力上有很多相似之处，但也存在显著的不同点。以下是一些关键相同点和不同点： 相同点： 1、语言模型架构： 两者都基于 Transformer 架构，这是一种用于处理自然语言的神经网络架构，能够高效处理长序列文本。 都可以用于文本生成、问题解答、翻译、对话等任...