ollama 部署 Gemma
在这篇博文中，我将详细记录如何有效部署“ollama”框架下的“Gemma”模型。我会从环境准备开始，逐步带你实现这一过程，包括配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用，确保你在每一步都能轻松跟上。
## 环境准备
首先，我们需要确保在我们的机器上满足软硬件要求。
### 硬件资源评估
在决定部署前，建议使用下图评估您的硬件资源，这是一个典型的四象限图：
下述步骤除1使用root用户操作外，其余均使用postgres用户： 1. 编译安装环境准备 docker centos7.5 添加postgres用户：adduser postgres 给postgres用户设置密码：passwd postgres 给postgres用户赋予权限： 运行visudo命令,找到root ALL=(ALL) ALL，在下面添加一行 postgr
目录一、关系抽取的介绍介绍方法文档级和句子级远程监督难点二、相关工作1、方法2、任务3、远程监督三、相关数据集句子级关系抽取语料库：文档级关系抽取数据集：远程监督数据集：四、参考文献一、关系抽取的介绍介绍关系抽取[1][2]旨在从给定的自然语言文本抽取出实体类型和关系类型的三元组（主体，客体，关系类型）。其中，关系抽取可以为知识图谱的自动构建[3]、搜索引擎、问答等下游任务提供支撑。方法在关系抽取
GMM-HMM：包含3个状态，每个状态由一个GMM混合高斯分布(u，D，pi)，每个混合高斯分布包含pi个高斯函数 单个因素的训练过程trainging训练阶段：1. 每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐 找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X，2. 还要分别确定MFCC序列X里哪些序列属于当前GMM-HMM状态s1、s2、s3。3.
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2024-07-07 17:02:56
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项目需要在HDMI上叠加一些字符包括汉字和数值，要求不能使用台式机，本身也没有HDMI采集卡驱动开发能力，所以通过海思的HDMI编码器将HDMI编码为h.264网络视频流，然后通过树莓派解码显示，做字符叠加（OSD），将树莓派的HDMI输出接在电视上，就实现了HDMI的高清视频字符叠加。1、中文字符问题 opencv实现中文字符显示需要依赖freetype，所以这里简单的加载一张图像模板，ope
看了网上好多YOLOv8训练自己数据集的帖子，都存在一个问题，在远程服务器上该怎样部署？下面是我的步骤：1.前往github下载源码GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite2.准备自己的数据集新建dataset文件夹，文件夹文件如图所示其中VOCdevk
arcgis server10.8环境配置深度学习环境 ArcGIS Image Server 提供一套使用端到端工作流的深度学习工具，用于分类和检测影像中的对象。这些工具允许您生成训练样本数据集并将其导出至深度学习框架，以开发深度学习模型。然后，您可以执行数据推断工作流，如影像分类和对象检测。注： 要在运行 Windows 的多机栅格分析服务器站点上利用 GPU 处理，则站点中每个服务器节点上
1. 高斯分布的一些结论：利用似然估计对一组符合高斯分布的数据进行分析，得到其均值的估计就是样本的均值，方差的估计就是样本方差。具体推导如下高斯分布的概率密度函数为，对一组符合高斯分布的样本进行似然估计，将样本代入概率密度函数，有目标函数转换成对数似然分别对均值和方差求导，可以得到高斯混合模型是由多个高斯模型混合。其目标函数这表明一个样本多个不同比重的高斯分布混合形成的，每个高斯分布对样本的贡献，
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2024-07-08 15:15:52
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Word中如何对齐文字是个老大难问题，很多朋友对此一直是很头疼，非常困惑。没事儿，今天我们一起来捋一捋Word中到底有哪些实用的对齐文字的方法？工作中常见的Word文字对齐有：段落缩进对齐、文字等距对齐、姓名字数不一致对齐、封面文字对齐等。段落缩进对齐这是个常识问题。在中文写作中，就要求段落前空两个汉字的位置。但是在Word中编辑文字时，这两个汉字的位置，绝大多数朋友都是按空格的，这个做法不恰当或
许多框架已经很好地支持Gemma模型，GPTQ和AWQ的量化也将很快就会发布的，经过量化后可以在8gb GPU上使用Gemma 7B。不
原创
2024-05-04 00:22:30
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一、MMA概述 1、MMA的使用2、函数3、表达式4、数值计算和符号计算5、数据的表示6、程序设计----------------------------------MMA可以用两个字概括：强大。用四个字概括：非常强大。代码短是出
在上述类定义中，我们分别重写了构造函数和 _call 函数：对于构造函数，我们在对象实例化的一开始加载本地部署的 Gemma 模型，从而避免每一次调用都需要重
原创
2024-09-30 11:25:22
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Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
相关链接：arxiv
关键字：Gemma、Google DeepMind、open models、language understanding、reasoning
摘要
这项工作介绍了Gemma，一系列轻量级、最先进的开放模型，基于创建Gemini模型所用的研究和技术。Gemm
原创
2024-03-14 17:30:21
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在最近的项目实验中，我的工作是实现一个具体的置信度传播算法，为了速度快、并且运行稳定，我用c++语言编写代码，并且在linux环境下编译，采用的数据格式是gml。gml格式是国外科研人员广泛应用的数据格式，结构如下：。。。。。。，这里只展示三个节点。 。。。。。。，这里只展示三条边。 其完整的包含了结点信息，边信息，内容信息，ground
引言：谷歌在大语言模型领域的探索之路
在人工智能发展的浪潮中，谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能，谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年，谷歌推出了革命性的PaLM（Pathways Language Model），这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数，更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法，为大型语
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3.13 0-1 losszero_one_loss会通过在nsamplesnsamples的求和，需要将normalize设置为False。在multilabel分类上，如果一个子集的labels与预测值严格匹配，zero_one_loss会得到1，如果有许多错误，则为0。缺省的，该函数会返回有问题的预测子集(不等)的百分比。为了得到这样的子集数，可以将normalize置为False。如果y^
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2024-08-31 21:15:03
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Ubuntu部署deepseek-gemma-千问大模型
前面两篇文章分别介绍了我们为什么要学习数据分析方法，以及数据分析的一般路径。基本从整体上看到了分析工作的大致模样，但是仍旧如同月下美人，灯下美玉，虽有朦胧之美，但总要仔细看看，才能看的真切。分析工作的轮廓已经画好，从这篇文章开始，我们正式开始总结一些分析方法，为分析工作增添细节和色彩。首先，来看一种最基本的分析方法：逻辑树分析方法。1、是什么？ 逻辑树分析方法 逻
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2024-05-07 20:15:41
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谷歌推出了 Gemma，一个开放大型语言模型 (LLM) 的尖端系列，标志着其致力于开源人工智能的重要一步。同时Gemma 与 Hugging Face
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2024-03-20 20:23:16
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