transformers加载本地大模型改为ollama接口
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使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型、Ollama本地开源大模型等大模型
一个能够结合多种大语言模型,如gpt、国产大模型以及Ollama本地开源大模型的智能客服系统,不仅可以实现流量包推荐,还可以为用户提供更加个性化和智能化的服务。本文将详细介绍使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+...
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
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 ...
前端大模型入门:使用Transformers.js实现纯网页版RAG(二)- qwen1.5-0.5B
知识点一:前端大模型入门 前端大模型入门是指对前端开发者来说,需要掌握的大型人工智能模型的入门知识。这种模型在处理自然语言、图像识别、音频处理等方面表现出色,已经成为现代Web应用不可或缺的一部分。 知识...
sentence-transformers/allenai-specter 模型
可用于语义聚合任务中的文本编码器,它将句子和段落映射到 768 维密集向量空间,是 sentence_transformers 库的模型之一,官网下载速度缓慢,容易被墙,下载解压后,可以参考此文章进行模型本地加载 ...
Qwen是阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型,在大量数据(包括网页文本、书籍、代码等)进行了预训练
本地运行大型语言模型:Ollama 允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型,包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型。这样用户就可以在没有网络连接的情况下也能使用这些先进的人工智能模型。
大模型推理指南:Hugging Face Transformers.pdf
同时深入探讨了多种量化技术(如GPTQ、AWQ、bitsandbytes的4位/8位量化),并通过实例演示了如何加载本地模型、应用聊天模板、结合Flash Attention优化性能,并实现CPU-GPU混合卸载以应对显存不足的问题。...
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
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:...
Transformers库使用指南-Bert模型加载与操作详解
内容概要:本文档主要介绍了如何在Python环境下使用Hugging Face Transformers库加载并应用BERT模型。具体包括了加载模型、获取指定隐藏层的表示以及如何从BERT获取最后的或所有层网络输出等关键操作流程。 适用人群...
毕设&课程作业_基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人.zip
Sentence-Transformers库基于Transformer模型,如BERT、RoBERTa、XLM-RoBERTa等预训练模型,这些模型在大规模语料上进行了训练,能够捕捉到句子的深层语义信息。通过Sentence-Transformers,我们可以将任意长度的...
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...
基于torch transformers 直接加载bert预训练模型计算句子相似度
本篇主要介绍如何利用PyTorch库中的Transformers模块直接加载BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型,来计算两个句子的相似度。 首先,BERT是一种基于Transformer架构的预...
深度学习:DeepSeek模型本地部署指南-含推理及代码生成功能
本文档主要介绍了一个名为 DeepSeek 的先进开源推理模型的部署方法,涵盖系统配置要求(如硬件、软件)、使用 Docker 和 Ollama 工具进行部署的方式,同时针对高级用户提供基于 Hugging Face transformers 库的方法...
transformers pytorch 版语言模型 源码
标题 "transformers PyTorch版语言模型 源码" 提到的核心概念是`transformers`,这是一个在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的库,由Hugging Face团队开发。`transformers`库提供了多种预训练的深度学习模型,如BERT...
在本地使用Ollama、vLLM或Transformers安装DeepSeek-R1的逐步指南.pdf
1. **硬件要求**:最低磁盘空间为500 GB,该空间需求可能因模型的不同而有所变化。此外,安装Jupyter Notebook或NVIDIA Cuda也是必要的。 2. **GPU配置**:DeepSeek-R1模型对VRAM(视频随机存取存储器)有一定的...
多模态大模型应用-本地化部署VQGAN+CLIP-不使用colab-附流程教程-优质大模型应用实战.zip
这通常涉及导入模型、加载权重、定义输入接口以及整合模型的各个部分。 4. **数据准备**:准备你的输入数据,可以是图像文件或者包含文本描述的数据集。对于CLIP,文本描述将用于引导生成过程。 5. **模型交互**:...
基于PyTorch和Transformers的本地法律大模型搭建用于合同审查与法律咨询-含可实现方案及代码
内容概要:本文详细介绍了一个使用 Python 和 PyTorch 深度学习框架以及 Hugging Face Transformers 库建立本地法律大模型的方法,主要用于合同审查、案例分析和法律咨询服务。整个项目涉及数据处理、模型选择与训练...
Deepseek本地部署模型
Sentence Transformers是NLP领域用于句子嵌入(sentence embeddings)的模型,能够将句子转换为向量形式,以捕捉句子的语义信息。而MiniLM代表的是模型架构,它是针对理解和处理语言任务而设计的,其"Mini"的名称...
多模态大模型推理测试可视化平台Web-Streamlit版-支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型-支持transformers/vllm推理引擎
核心特性包括智能显存管理(支持30%-95%GPU使用率配置,有效防止OOM),模型缓存机制(避免重复加载,大幅提升推理速度),兼容性修复(解决Streamlit与PyTorch冲突),以及模块化架构设计(采用工厂模式,易于扩展...
大模型开发工具库 HF Transformers
- **Pipelines 快速实践大模型**:Transformers 提供了一个名为 Pipelines 的高级API,用户可以通过简单的几行代码来执行复杂的任务,比如智能问答、语音识别、图像分类等。这大大降低了开发者的使用门槛,使得非...
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