GPT4的平替llama2本地部署教程，打造自己的专属大模型

llama2 是Meta公司发布的大预言模型，而且是一款开源免费的AI模型。光开源这个格局就吊打了GPT。从性能上来说更是号称是GPT4的平替。

今天这篇文章会从以下几个方面介绍下llama2：

1 基本介绍

2 本地mac环境部署llama2

llama2官方网址

https://llama.meta.com/llama2

llama2-chat体验网址

https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat

https://huggingface.co/spaces/ysharma/Explore_llamav2_with_TGI

更多内容请看视频：

GPT4的平替llama2本地部署教程-打造自己的专属大模型_哔哩哔哩_bilibili

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/686435.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Rust 数据结构与算法：1算法分析之乱序字符串检查

Rust 数据结构与算法：1算法分析之乱序字符串检查

Rust 数据结构与算法 一、算法分析 算法是通用的旨在解决某种问题的指令列表。 算法分析是基于算法使用的资源量来进行比较的。之所以说一个算法比另一个算法好，原因就在于前者在使用资源方面更有效率，或者说前者使用了更少的资源。 ●算法使用的空间指的是内存消耗。算法…
阅读更多...
JAVA语言程序设计 第12版 5.14题

JAVA语言程序设计 第12版 5.14题

求两个数之间的最大公约数 public class exer14 {public static void main(String[] args) {//方法 1Scanner inputnew Scanner(System.in);System.out.println("Enter first integer : ");int n1input.nextInt();System.out.println("Enter second integer: &…
阅读更多...
JDK 17 新特性 (一)

JDK 17 新特性 (一)

既然 Springboot 3.0 强制使用 JDK 17 那就看看 JDK17 有哪些新特性吧 参考链接 介绍一下 新特性的历史渊源 JDK 17是Java Development Kit（JDK）的一个版本，它是Java编程语言的一种实现。JDK 17于2021年9月14日发布，并作为Java …
阅读更多...
基于springboot智慧外贸平台源码和论文

基于springboot智慧外贸平台源码和论文

网络的广泛应用给生活带来了十分的便利。所以把智慧外贸管理与现在网络相结合，利用java技术建设智慧外贸平台，实现智慧外贸的信息化。则对于进一步提高智慧外贸管理发展，丰富智慧外贸管理经验能起到不少的促进作用。 智慧外贸平台能够通过互…
阅读更多...
js脚本的 defer 和 async 的区别

js脚本的 defer 和 async 的区别

defer 和 async 都是用于控制 HTML 中 <script> 标签加载和执行 JavaScript 的属性&#xff0c;它们的作用有所不同&#xff1a; defer&#xff1a; 当浏览器遇到带有 defer 属性的 <script> 标签时&#xff0c;它会继续解析 HTML 页面&#xff0c;同时并行下载 de…
阅读更多...
ddp是什么意思

ddp是什么意思

DDP通常代表"Distributed Data Parallelism"&#xff0c;即分布式数据并行。它是一种用于训练深度学习模型的并行计算策略。在深度学习中&#xff0c;模型训练通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务。DDP的目标是通过将数据和计算任务分布到多个计算设备&#xff0…
阅读更多...
神经网络算法原理

神经网络算法原理

目录 得分函数 数学表示 计算方法 损失函数 ​编辑 前向传播 反向传播 ​编辑 整体架构 正则化的作用 数据预处理 ​过拟合解决方法 得分函数 得分函数是在机器学习和自然语言处理中常用的一种函数&#xff0c;用于评估模型对输入数据的预测结果的准确性或匹配程度。…
阅读更多...
【Python---六大数据结构】

【Python---六大数据结构】

&#x1f680; 作者 &#xff1a;“码上有前” &#x1f680; 文章简介 &#xff1a;Python &#x1f680; 欢迎小伙伴们 点赞&#x1f44d;、收藏⭐、留言&#x1f4ac; Python---六大数据结构 往期内容前言概述一下可变与不可变 Number四种不同的数值类型Number类型的创建i…
阅读更多...
2024年【天津市安全员B证】新版试题及天津市安全员B证复审考试

2024年【天津市安全员B证】新版试题及天津市安全员B证复审考试

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 天津市安全员B证新版试题参考答案及天津市安全员B证考试试题解析是安全生产模拟考试一点通题库老师及天津市安全员B证操作证已考过的学员汇总&#xff0c;相对有效帮助天津市安全员B证复审考试学员顺利通过考试。 1、…
阅读更多...
人工智能学习与实训笔记（七）：神经网络之模型压缩与知识蒸馏

人工智能学习与实训笔记（七）：神经网络之模型压缩与知识蒸馏

人工智能专栏文章汇总&#xff1a;人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客 本篇目录 七、模型压缩与知识蒸馏 7.1 模型压缩 7.2 知识蒸馏 7.2.1 知识蒸馏的原理 7.2.2 知识蒸馏的种类 7.2.3 知识蒸馏的作用 七、模型压缩与知识蒸馏 出于对响应速度&#xff0c;存储大小和能…
阅读更多...
(07)Hive——窗口函数详解

(07)Hive——窗口函数详解

一、 窗口函数知识点 1.1 窗户函数的定义 窗口函数可以拆分为【窗口函数】。窗口函数官网指路&#xff1a; LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundationhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%20Windowing…
阅读更多...
【Redis实战】有MQ为啥不用？用Redis作消息队列！？Redis作消息队列使用方法及底层原理高级进阶

【Redis实战】有MQ为啥不用？用Redis作消息队列！？Redis作消息队列使用方法及底层原理高级进阶

&#x1f389;&#x1f389;欢迎光临&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是苏泽&#xff0c;一位对技术充满热情的探索者和分享者。&#x1f680;&#x1f680; &#x1f31f;特别推荐给大家我的最新专栏《Redis实战与进阶》 本专栏纯属为爱发电永久免费&#xff01;&a…
阅读更多...
致敬新春“不回家”的厨师，李锦记让厨师的年味更有滋味

致敬新春“不回家”的厨师，李锦记让厨师的年味更有滋味

“新春饭市万家团圆&#xff0c;致敬千万坚守岗位的厨师” 新春团圆饭向来是餐饮行业最为关注的节点&#xff0c;但过去几年&#xff0c;在疫情与后疫情时期&#xff0c;新年团圆饭市不免冷清。而今年餐饮行业真正迎来“龙抬头”&#xff0c;龙年除夕夜的团圆饭市终于重迎来了…
阅读更多...
腾讯云4核8G服务器能支持多少人访问？

腾讯云4核8G服务器能支持多少人访问？

腾讯云4核8G服务器支持多少人在线访问&#xff1f;支持25人同时访问。实际上程序效率不同支持人数在线人数不同&#xff0c;公网带宽也是影响4核8G服务器并发数的一大因素&#xff0c;假设公网带宽太小&#xff0c;流量直接卡在入口&#xff0c;4核8G配置的CPU内存也会造成计算…
阅读更多...
挑战杯 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

挑战杯 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

1 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 &#x1f947;学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数&#xff1a;3分工作量&#xff1a;3分创新点&#xff1a;4分 该项目较为新颖&am…
阅读更多...
【编程】Rust语言入门第4篇 字符串

【编程】Rust语言入门第4篇 字符串

Rust 中的字符是 Unicode 类型&#xff0c;因此每个字符占据 4 个字节内存空间&#xff0c;但字符串不一样&#xff0c;字符串是 UTF-8 编码&#xff0c;也就是字符串中的字符所占的字节数是变化的(1 - 4)。 常见的字符串有两种: str&#xff0c;通常是引用类型&#xff0c;&a…
阅读更多...
Quantitative Analysis: PIM Chip Demands for LLAMA-7B inference

Quantitative Analysis: PIM Chip Demands for LLAMA-7B inference

1 Architecture 如果将LLAMA-7B模型参数量化为4bit&#xff0c;则存储模型参数需要3.3GB。那么&#xff0c;至少PIM chip 的存储至少要4GB。 AiM单个bank为32MB&#xff0c;单个die 512MB&#xff0c;至少需要8个die的芯片。8个die集成在一个芯片上。 提供816bank级别的访存带…
阅读更多...
C++入门学习（二十九）goto语句

C++入门学习（二十九）goto语句

在C中&#xff0c;goto语句是一种控制流语句&#xff0c;用于无条件地转移到程序中指定的行。goto语句的使用通常是不推荐的&#xff0c;因为它可能导致代码结构变得混乱、不易理解和维护。然而&#xff0c;在某些特殊情况下&#xff0c;goto语句可能是一种有效的解决方法。 示…
阅读更多...
php switch、for、foreach、while、do...while

php switch、for、foreach、while、do...while

php switch 1. switch2. for循环3. foreach4. while、do...while 1. switch <?php$height 190;switch ($height) {case 160:echo 太矮了;break; //跳出本次循环case 170:echo 还行吧;break; //跳出本次循环case 180:echo 帅哥;break; //跳出本次循环default:echo 迷; }2.…
阅读更多...
机器学习面试：请你谈谈生成模型和判别模型的区别？

机器学习面试：请你谈谈生成模型和判别模型的区别？

生成模型:由数据学习联合概率密度分布P(XY)&#xff0c;然后求出条件概率分布P(YIX)作为预测的模型&#xff0c;即生成模型:P(Y|X) P(X,Y)/ P(X)(贝叶斯概率)。基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型P(X,Y)然后再得到后验概率P(Y|X)&#xff0c;再利用它进行分类。典型…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023