ollama下载的模型怎么使用transformers读取
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
基于python和llm大模型开发的数据处理和任务调度系统。 支持数据源管理,数据模型管理,数据集成,数据查询API接口,低代码.zip
飞书 MCP 服务器 + CLI 工具:让 Claude Code/Codex/脚本 直接接管你的飞书工作流 — 84 个工具、3 层鉴权 cookie / 官方 API / OAuth,以你本人身份发消息、读取群和私聊、操作文档 / 多维表格 / 知识库 / 云空间 / …
Python高星AI项目推荐[源码]
本文精选了GitHub上10个高星Python AI项目,涵盖了LLM推理、应用开发框架、预训练模型接口、RAG构建、本地大模型运行时、大模型训练加速、目标检测框架、文本嵌入库、LLM API服务化及可视化LLM应用平台等核心领域。每个项目均经过实测验证,支持一键跑通,并附有技术定位、核心价值、入门路径、典型用例及避坑指南。项目包括llama.cpp、LangChain、HuggingFace Transformers、LlamaIndex、Ollama、DeepSpeed、OpenMMLab、Sentence-Transformers、FastAPI + LLM示例集和Dify,适合不同角色的开发者从入门到进阶学习。
GitHub Trending 热榜动量因子分析 - 抢先发现爆款 AI 项目.zip
AIWriteX - 微信公众号全自动AI工具:全网热搜舆情聚合+趋势分析+爆款选题+文章采集+一键生成排版发布 | AI自动配图 | 去AI味、过朱雀检测 | 支持小红书/百家号/头条等多平台 | 洗稿润色支持多账号 | 专家赛道 | 手机控制 | 小说连载 | 爆文10…
Hugging Face与Ollama对比[源码]
本文详细对比了Hugging Face和Ollama两大工具的核心定位、架构功能、适用场景及优缺点。Ollama专注于本地化大模型部署,适合个人开发者和隐私敏感场景,具有轻量化设计和低硬件门槛;而Hugging Face是一个开放的AI模型与数据平台,提供从模型训练到部署的全流程工具链,适合研究和企业级应用。文章还提供了选择建议和混合使用案例,帮助读者根据需求选择合适的工具。
Ollama导入本地模型[代码]
本文详细介绍了在Ubuntu系统中使用Ollama导入本地微调好的Qwen系列模型的四种方法。方法1推荐使用llama.cpp将safetensors或.bin文件转换为GGUF格式,包括安装工具、准备模型文件和转换步骤。方法2直接使用Ollama导入支持的格式,需创建Modelfile并设置参数。方法3通过transformers库转换模型,适用于前两种方法不工作的情况。方法4适用于已有GGUF文件的情况。文章还提供了验证安装、常见问题解决和最佳实践,如内存不足时的量化处理、模型格式检查等。最后补充了图形化界面使用和模型删除操作。
Ollama转HF格式教程[可运行源码]
本教程详细介绍了如何将Ollama生态中的Phi-3-mini-4k-instruct模型导出为HuggingFace兼容格式。首先解释了转换的必要性,指出Ollama模型的专有格式限制了其在Python项目、LangChain流程和Transformers批量推理中的应用。接着,教程分步骤指导用户完成环境准备、工具安装和模型导出过程,包括使用ollama-export工具将模型转换为标准HF格式。此外,还提供了验证导出结果的方法,并介绍了如何添加推理脚本、模型卡片和量化支持,以增强模型的实用性。最后,教程还涵盖了发布到HuggingFace Hub的步骤和常见问题的解决方案,帮助用户全面掌握模型格式迁移的核心能力。
大模型本地部署教程[项目代码]
文章详细介绍了大模型本地部署的三种主要方式:按推理方式分为CPU和GPU部署,按使用方式分为源码和应用部署。重点讲解了ollama和LM Studio两种适合新手的工具使用方法,以及基于transformers等框架的源码部署方式。推荐新手优先使用LM Studio,有编程基础的考虑源码部署。文末还提供了大模型学习资料包作为福利,包括视频教程、面试题、行业报告等,帮助读者快速入门大模型技术。
Windows运行open-webui所需的模型文件
详情请看我的博客:Windows 本地部署大模型 OpenWebUI+Ollama
Ollama本地大模型指南[源码]
本文详细介绍了Ollama作为本地大模型的“平替神器”,从入门到实战的全面指南。Ollama的设计理念类似于Docker,用户只需一句命令即可在本地运行大模型,无需复杂的环境配置。文章涵盖了Ollama的安装方法、支持的模型类型(如Llama3、Qwen、DeepSeek等)、Python API调用方式以及如何自定义模型(Modelfile)。此外,还提供了三分钟安装与运行方法(Windows/Mac/Linux)、一行命令拉取并启动本地模型的技巧,以及Python如何调用Ollama进行推理的示例代码。对于进阶用户,文章还介绍了如何通过Modelfile对模型进行微调,使其更符合特定需求。
软件行业基于Ollama的本地大模型部署与调优:金融风控与多行业RAG增强生成解决方案设计
内容概要:本文深入探讨了Ollama在软件行业中的进阶本地模型部署与调优实践,重点涵盖模型微调(LoRA)、RAG(检索增强生成)集成、多模型协同工作流等关键技术,并通过金融行业风控助手的完整案例,展示了从数据准备、模型微调、实时推理服务构建到性能压测与生产部署的全流程。同时提供了医疗、制造等行业的解决方案模板,展望了联邦学习、硬件加速、AutoML集成及边缘-云协同等未来方向。; 适合人群:具备一定AI与软件开发基础,从事企业级AI系统研发、运维或架构设计的技术人员,尤其是关注本地大模型落地的工程师与技术管理者。; 使用场景及目标:①掌握如何基于Ollama实现行业定制化模型微调与RAG增强;②构建低延迟、高安全的本地AI服务并集成至现有业务系统;③探索多模型自动化工作流在代码生成、测试、文档等场景的应用; 阅读建议:此资源强调实战与系统集成,建议结合代码示例搭建实验环境,逐步复现微调、RAG、服务部署等环节,并结合自身行业需求进行定制化调整与性能优化。
企业级大模型部署指南[项目源码]
本文详细对比了7种主流大模型部署框架(Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed),分析了它们的技术架构、优缺点及适用场景。针对不同需求提供了选型建议:个人开发者推荐Ollama或Transformers;企业高并发场景适合vLLM或SGLang;边缘计算推荐LMDeploy;分布式需求考虑DeepSpeed和ModelScope。文章还强调了合理选型对发挥大模型性能的重要性,并建议结合业务需求调整参数并监控GPU指标。此外,文章还探讨了大模型技术的学习路径和就业前景,提供了系统化的学习资源和实战项目指南。
人工智能基于Ollama的本地化模型部署与调优:计算机竞赛中策略生成与多模态交互的应用系统设计
内容概要:本文深入探讨了Ollama本地大模型在计算机竞赛中的高级应用,重点围绕策略生成与多模态交互两大核心能力展开。通过本地部署与调优,Ollama可作为“智能队友”参与竞赛决策,支持动态策略规划、多模态题目解析、团队协作建议和异常检测等场景。文章详细展示了如何结合RAG技术构建竞赛知识库,并利用Chroma向量数据库与Sentence Transformers实现知识检索增强,进而指导模型生成高效竞赛策略。同时介绍了动态量化、流式输出、LoRA微调等关键技术在提升模型实用性与响应效率方面的实践方法。; 适合人群:具备一定机器学习与编程基础,参与ICPC、Kaggle等高水平计算机竞赛的学生或开发者,以及关注AI在教育与竞赛中应用的技术研究者; 使用场景及目标:①在竞赛中实现基于实时状态的智能策略推荐;②解析含图表等多模态信息的复杂题目;③通过本地化部署保障数据隐私并优化推理性能;④探索AI辅助决策系统的设计与实现路径; 阅读建议:建议读者结合文中代码实例搭建本地环境,动手实践知识库构建、RAG增强与模型调优流程,并尝试针对具体竞赛场景进行定制化改进,以深入掌握Ollama在高阶竞赛中的智能化应用方法。
大语言模型引擎解析[可运行源码]
本文全面解析了当前主流的大语言模型引擎,包括Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX和Ollama,详细介绍了它们的特点、优势、适用场景及性能对比。Transformers作为NLP领域的瑞士军刀,功能全面且易于上手;vLLM在GPU推理性能上表现卓越,适合大规模部署;Llama.cpp则专注于CPU优化,适合资源受限环境。文章还对比了各引擎在性能、并发能力、适用场景和硬件兼容性等方面的差异,并提供了选择建议。无论是开发者、研究者还是爱好者,都能从中找到适合自己需求的工具,释放大语言模型的潜力。
【人工智能模型部署】DeepSeek R1 模型本地部署教程:两种方法实现AI模型快速上手与深度定制 DeepSeek R1
内容概要:本文档详细介绍了DeepSeek R1模型的两种本地部署方法。第一种方法是使用Ollama快速部署,适合新手,包括安装Ollama、下载并运行DeepSeek R1模型以及可选的图形界面安装步骤。第二种方法是手动部署,适合进阶用户,涵盖了环境准备(安装Python、CUDA、cuDNN、PyTorch和Transformers库)、创建并激活虚拟环境、安装依赖、下载模型和编写脚本与模型交互等步骤。; 适合人群:对AI模型本地部署感兴趣的开发者,尤其是想要部署DeepSeek R1模型的用户。; 使用场景及目标:①新手用户可以通过Ollama快速完成DeepSeek R1模型的本地部署并进行交互;②进阶用户可以通过手动部署深入了解模型的运行机制。; 其他说明:两种部署方式各有优劣,新手推荐使用Ollama,而希望深入了解模型运行机制的用户则适合手动部署。在部署过程中,用户应根据自身硬件配置选择合适的模型版本。
在本地使用Ollama、vLLM或Transformers安装DeepSeek-R1的逐步指南.pdf
deepseek最新资讯、配置方法、使用技巧,持续更新中
《AI大模型应用》-中英双语对话式大型语言模型.zip
个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸!
支持 ollama 本地模型的大模型 RLHF(ppo 奖励模型)训练偏好数据排序助手
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/7962e23bca83 该工具适用于大模型训练场景,当你完成模型的 SFT(监督微调)后,若需通过 RLHF(基于人类反馈的强化学习)中的 PPO(近端策略优化)奖励模型进一步优化模型,可借助此助手实现核心功能:对模型生成的多组回答进行人工排序,排序完成后导出偏好数据,这些数据可用于训练奖励模型,再通过训练后的奖励模型持续优化 SFT 模型。 演示视频可参考哔哩哔哩平台相关内容(原链接提及 “大模型 RLHF(ppo 奖励模型)训练偏好数据排序助手(ollama 本地模型版)” 对应视频)。 注:尝试访问项目地址(https://.com/zjrwtx/preference_databuilder )、代码参考地址(https://.com/HarderThenHarder/transformers_tasks )及原提及的推特地址(https://twitter.com/zjrwtx )时,系统分别提示 “网页解析失败,可能是不支持的网页类型,请检查网页或稍后重试”“网页解析失败,可能是不支持的网页类型,请检查网页或稍后重试”“这是一个境外网页,当前无法访问,请尝试其他网页”,访问需注意相关问题。
基于BERT_Ollama_Qwen模型的提示词解释与优化服务_意图识别_关键信息提取_提示词优化_RESTfulAPI_gRPC服务_SpringBoot集成_Flask框架_自.zip
基于BERT_Ollama_Qwen模型的提示词解释与优化服务_意图识别_关键信息提取_提示词优化_RESTfulAPI_gRPC服务_SpringBoot集成_Flask框架_自.zip
从零搭建本地AI知识库:RAGFlow+Ollama.md
从零搭建本地AI知识库:RAGFlow+Ollama.md
人工智能 - Ollama大模型部署工具 - Windows一键安装包v0.5.7.0 - 支持Llama2/Mistral本地化运行
本资源为Ollama官方Windows平台一键部署工具包(版本v0.5.7.0,构建号2265),包含: 核心文件:预编译Ollama引擎(集成CUDA 11.8加速库) 依赖环境:PyTorch 2.2.1 + Transformers 4.35.2(免手动配置) 模型模板:Llama2-7B/13B、Mistral-7B、CodeLlama-Python等模型的标准化配置文件 适用人群: 需在Windows本地快速测试大语言模型的AI开发者 学术研究中需离线验证NLP算法的科研团队 企业内网环境下部署私有化AI服务的技术运维人员 系统要求: 操作系统:Windows 10/11 附带部署文章地址:https://blog.csdn.net/a514548454/article/details/145608166?spm=1001.2014.3001.5501
最新推荐




