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
Gemma 3是基于Gemini 2.0技术的轻量级开源模型系列，支持140多种语言，具备128k上下文窗口和视觉推理能力，可在单GPU或TPU上高效运行，并附带量化版本以降低计算需求。
参考网络资料，基于mlx-lm(0.28.1)，尝试运行近期热门的轻量级模型gemma-3-270m-it-bf16，其原始模型为Gemma 3 270M拥有2.7亿个参数，只需极少额外训练即可定制，专为特定任务微调而构建。
昨天，谷歌Gemma 3以27B参数问鼎单GPU最强模型，仅需一张H100显卡即可运行，性能碾压满血DeepSeek V3 及Llama-405B，登顶开源效率巅峰。Gemma 3如何重新定义AI边界？
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
2025年3月，谷歌推出其开源多模态大模型Gemma 3，以"单GPU部署"和"性能超越Llama3"为核心亮点，在AI领域引发震动。在LMSYS Chatb仅需20-30GB内存。如何在本地实现 DeepSeek？
HyperAI超神经官网的「教程」板块现已上线了「一键部署 MedGemma-27b-text-it 医学推理大模型」，快来体验 AI 医生问诊吧！
Gemma 3 是谷歌最新推出的开源多模态AI模型，支持超过35种语言，具备文本、图像及短视频处理能力，提供四种模型尺寸，优化单GPU性能，适用于多种AI应用场景。
2025年3月12日，谷歌以一场“小体积、大能量”的技术革新震撼AI界——开源多模态大模型Gemma 3正式发布。这款仅需单块H100 GPU即可运行的27B参数模型，不仅性能对标闭源的Gemini 1.5 Pro，更以“低成本、高性能”的标签重新定义了行业标准。从手机到工作站，从医疗到自动驾驶，Gemma 3正在掀起一场轻量化AI的普惠风暴。一、Gemma 3的核心突破：重新定义AI效率天花板多
Google最新开源的生成式人工智能模型 Gemma 3，具备视觉-语言理解、长上下文处理能力，以及更强的多语言支持能力。一篇博客文章中，Google DeepMind 和 AI Studio 团队介绍了 Gemma 3 的新特性。该模型还带来了 KV-cache 内存优化、新的分词器，并在性能与图像编码分辨率方面实现了提升。Gemma 3 技术报告总结了上述新功能和能力。新的视觉-语言理解能力体
