带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手) (wiki.eryajf.net)

【简介】

自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来,经过 23 年一整年的发展之后,大模型的概念已逐渐普及,各种基于大模型的周边产品,以及集成层出不穷,可以说已经玩出花来了。在这个过程中,也有不少本地化的模型应用方案冒了出来,针对一些企业知识库问答的场景中,模型本地化是第一优先考虑的问题,因此如何在本地把模型调教的更加智能,就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候,我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI),当时在本地部署跑起来之后,发现交互的体验,回答的速度,以及智能程度,都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法,从微信群里了解到了 ollama,经过几天业余时间的研究及了解,发现现在模型本地化的玩法,以及能力都早已不可同日而语,本文,将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。

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@技术头条 2024-03-12 22:53 / 0个评论
赞过的人: @IT技术博客大学习
要不要再学学下面的文章?
第一性原理思考:解决问题的通用框架(续) (blog.devtang.com)
本文深入探讨了几种思维框架,包括28原理、谬误推导和终局思维等,帮助在决策中聚焦关键因素,判断信息真伪。文章还列举了常见误区,如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等,提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析,这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
by @技术头条 2024-11-02 16:25 查看详情
第一性原理思考:解决问题的通用框架 (blog.devtang.com)
本文介绍了解决问题的通用框架,基于“第一性原理”思考,分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据,建立问题模型,量化核心指标并不断优化策略,可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位,但帮助接近真实问题,为复杂决策提供可靠支持。
by @技术头条 2024-11-02 16:20 查看详情
【大模型系列】指令微调 (hubojing.github.io)
本文总结了大模型中的指令微调(Instruction Tuning)技术,重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct,以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术,模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
by @技术头条 2024-08-06 08:12 查看详情
【大模型系列】提示学习 (hubojing.github.io)
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
by @技术头条 2024-08-06 08:11 查看详情
大批量动画模型的优化 (blog.codingnow.com)
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题,看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions)的场景。在亿万僵尸中,场景中描绘了上万的僵尸潮,但我们这个游戏,超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然,手机的硬件性能比不上 PC ,但 500 这个数量级还是略低于预期。

对于游戏中大量类似的动画物体,肯定有方法可以优化。
by @技术头条 2024-05-05 23:26 查看详情
从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景 (www.codedump.info)
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
by @技术头条 2024-03-21 23:25 查看详情
图解一致性模型 (www.codedump.info)
本文使用大量的图例,同时没有难懂的公式,意图解释清楚一致性模型要解决什么问题,以及三种一致性模型:顺序一致性、线性一致性、因果一致性。
by @技术头条 2024-03-21 23:23 查看详情
使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用,以及使用超长上下文的 200K 模型,完成懒人式的电子书翻译。
by @技术头条 2024-03-21 22:55 查看详情
使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情
Java SPI机制学习与常用框架SPI案例 (l1n.wang)
SPI(Service ProviderInterface)是JDK内置的服务提供机制,常用于框架的动态扩展,类似于可拔插机制。提供方将接口实现类配置在classpath下的指定位置,调用方读取并加载。当提供方发生变化时,接口的实现也会改变。Java生态中JDK、Dubbo、Spring等都通过SPI提供了动态扩展的能力。
by @技术头条 2024-01-17 23:19 查看详情