目录1 简介2 硬件需求3 Demo和模型下载3.1 安装Git LFS3.2 Demo下载3.3 模型下载3.4 文件目录4 环境安装5 运行5.1 FP165.2 量化6 演示1 简介ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级
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2024-05-07 11:45:38
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涉及资源 1.官网DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 3.函数搜索：https://pytorch.org/docs/stable/index.html系列学习笔记：Pytorch学习笔记（一）Pytorch学习笔记（二）Pytorch学习笔记（三）本周学习内容： pytorch实现CNN分类器，识别MNIST数据集 以CNN为例，实现GPU
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2023-10-13 23:26:21
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Standalone部署场景有两种部署方式：Refarming部署和空闲频谱部署；Guardband部署主要指在LTE FDD的保护带宽上部署NB-IoT；In-band部署场景是部署NB-IoT的典型场景，指利用已有LTE FDD的带内RB资源部署NB-IoT。 部署模式1.1 Standalone部署Standalone部署场景有两种部署方式：Refar
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2024-05-17 19:19:07
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入门我们常用到github和gitee，上面有很多项目可以给我们使用，我们还能给开源项目做贡献。为了方便使用，我们需要在本地安装一个git。本地安装首先我们要去GitHub上创建一个账号，建议使用电子邮箱创建。然后下载git客户端，一路next安装即可。安装完成后，在桌面右键选择“Git Bash Here ” 打开命令窗口需要对配置git这个分布式版本控制系统，输入以下命令： （这里的your_
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2024-05-29 08:53:55
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看这个请先看教程二三 打好基础 部署分两种一种是公有云 一种是本地 公有云部署就是部署到百度的服务器上 给你API 你去调用 本地部署就是它把创建好的模型 打包成一个软件发给你 运行在你自己的设备上面 我们把他打包好的玩意叫SDK首先我们还是需要创建数据集 你在公有云创建模型并发布了 也可以拿过来 不用自己再去标注一遍不同的地方部署 主要就是训练的时候选一下 这个本地部署 小型设备指的是运行win
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2023-08-12 10:14:04
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novel-ai概述： 今天就来给大家讲解一下如何在本地部署最近很火的ai绘图novel-ai。 首先来了解一下novel-ai是什么----其有python模板训练而成可根据使用者提供的关键词来进行ai绘图。硬件要求： 要求显卡必须为Nvidia的显卡且显存最好为6g及以上（本人RTX3060默认画质渲染一张大约1分钟左右），A卡以及核显（核显也跑不动文件）暂
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2024-05-04 11:30:08
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linux本地yum源搭建 如果CentOS服务器处在内网环境中时，如果缺少依赖手动安装那么会非常麻烦，要花费很多时间 来寻找rpm包，现在如果搭建本地的yum源，就非常方便了，如果搭建http的，那么局域网内其他服 务器就都可以使用了，使用yum源首先需要一个CentOS安装镜像，这里是：CentOS7x86_64 DVD1708.iso，下面是http yum源搭建和配置过程 1.安
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2024-05-15 21:22:50
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基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
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2024-07-04 23:06:13
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网络类型HDL网表类型是最常用的网表结构，其相应输出结果包括HDL代码文件、EDIF文件和一些用于简化下载过程的辅助文件。设计结果可以直接被综合器综合，也可以反馈到Xilinx物理设计工具产生比特流文件。 .NGC：二进制网表文件（编译结果和HDL网表类似，只是用NGC文件代替了HDL代码文件）三种约束文件功能快捷键.UCF：用户约束文件，由用户在设计输入阶段编写，可以完成时序约束、引脚约束以及区
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）Part1知识准备在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的：my_model = ModelClass(...)
state_dict =
torch.load(checkpoint_file)用简单的话来说，这些步骤是：用随机初始化的权重创建模型。从磁盘上加载模型权重（在一个通常被称为状态字典的字典中）。
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2024-01-17 14:14:01
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本地化部署大语言模型 ChatGLM本地化部署大语言模型 ChatGLM前期筹备GitHub 基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda 模块ChatGLM-6B 网页部署Anaconda 环境创建根目录操作基础依赖加载transformers 和 protobuf 库加载Pytorch 源修改依赖库补充补充依赖 pypi 配置cchardet 依赖错误解决强制 归一化网页部署成功C
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2023-11-24 11:24:36
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该自学内容主要来源于视频列表：Docker Tutorials基础知识Docker特性Dock不是虚拟机！Dock不是虚拟机！Dock不是虚拟机！ docker构建在操作系统上，利用操作系统的containerization技术，消耗资源小，轻量，可以瞬间启动完毕。我们可以启动一个装有Nginx的dockerdocker run -d nginx然后在分别在Docker和宿主机上运行ps查看进程
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2023-08-28 20:55:37
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无论是国企、民企还是外企，只要有数据，就要思考：到底将数据储存在哪里？1.私有云(Private Clouds)指为一个客户单独使用而构建的云，提供对数据的安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。2.公有云(Public Clouds)指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通
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2023-11-24 14:03:54
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1.下载并安装Docker 【官网下载】2.使用开源项目：潘多拉 (Pandora) 【github】3.一键安装命令：docker pull pengzhile/pandoradocker run -e PANDORA_CLOUD=cloud -e PANDORA_SERVER=0.0.0.0:8899 -p 8899:8899 -d pengzhile/pandora4.获取自己的 Acce
原创
2023-06-08 13:31:33
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CentOS7.7部署Jumpserver系统:CentOS7IP:172.16.75.1目录:/opt数据库:mariadb代理:nginx###1.开始安装#防火墙与selinux设置说明,如果已经关闭了防火墙和Selinux的用户请跳过设置systemctlstopfirewalldsetenfore0sed-i"s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g"
原创
2020-03-11 14:58:48
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1.安装TortoiseSVN2.建立Repository。在F:/下建立文件夹SVN_NATIVE_REPOSITORY， —— 》3.在其他任意路径建立任意名称的路径，这里为D:\MSVC Project\SVN_WORK，确保该文件夹为空右键单击，点击SVN C...
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2014-04-16 22:59:00
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安装ollama
# 提前
curl -fsSL ://ollama/install.sh | sh
vi /etc/systemd/system/ollama.service
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
chmod +x /e
# 如何实现“hanlp 本地部署”
## 1. 流程概述
为了实现“hanlp 本地部署”，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title 开发者hanlp 本地部署流程
section 准备工作
开发者->下载 hanlp包: 开发者下载hanlp包
开发者->安装 Java开发环境: 开发者安装 Java
原创
2024-03-31 03:30:13
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以下是DB-GPT本地部署的详细步骤指南，帮助您顺利完成安装和配置：1. 准备环境操作系统：推荐Linux (Ubuntu 20.04+) 或 macOS，Windows需使用WSL或Docker。Python版本：3.8+（建议3.8-3.10）。硬件要求：
CPU：4核以上。内存：16GB+（模型越大需求越高）。硬盘：至少20GB空闲空间。GPU（可选）：NVIDIA显卡（需安装CUDA 11
LLAMA本地部署是一个令人兴奋的项目，涉及到在本地环境中高效地运行大型语言模型。本文将详细介绍如何顺利完成LLAMA的本地部署，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等内容，确保你能够在自己的机器上成功运行LLAMA。
## 环境准备
在进行LLAMA本地部署之前，了解所需的软硬件要求是至关重要的。这将帮助你评估现有的资源，确保系统能够承载LLAMA的运行。
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