当前位置: 首页 > article >正文

LLM大模型部署实战指南:部署简化流程

LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发

1. Ollama 部署的本地模型(🔺)

Ollama 是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是 Ollama 的官网地址:https://ollama.com/

  • 以下是其主要特点和功能概述:

    1. 简化部署:Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
    2. 轻量级与可扩展:作为轻量级框架,Ollama 保持了较小的资源占用,同时具备良好的可扩展性,允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
    3. API支持:提供了一个简洁的 API,使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例,降低了与模型交互的技术门槛。
    4. 预构建模型库:包含一系列预先训练好的大型语言模型,用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序,无需从头训练或自行寻找模型源


http://www.kler.cn/a/373846.html

相关文章:

  • electron知识整理和问题汇总
  • (蓝桥杯C/C++)——STL(上)
  • (实战)WebApi第10讲:Swagger配置、RESTful与路由重载
  • Steam deck 倒腾日记 - 安装Windows软件,玩上黑神话悟空
  • MS01SF1 精准测距UWB模组助力露天采矿中的人车定位安全和作业效率提升
  • Unreal Engine 5 C++(C#)开发:使用蓝图库实现插件(一)认识和了解Build.cs
  • 基于图像形态学处理和凸包分析法的指尖检测matlab仿真
  • 故障诊断 | CNN-GRU卷积神经网络-门控循环单元组合模型的故障诊断(Matlab)
  • Router和route区别
  • 装饰器模式详解:动态扩展对象功能的优雅解决方案
  • Android启动流程_Init阶段
  • c++qt
  • SLAM:未来智能科技的核心——探索多传感器融合的无限可能
  • ​IOT NTN 与 NR NTN​
  • 我在命令行下剪辑视频
  • Linux CentOS7下创建SFTP服务器
  • 我在命令行下学日语
  • Chrome和Firefox如何保护用户的浏览数据
  • c++编解码封装
  • 【YOLO 系列】基于YOLO的行人口罩检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
  • Python中的`update`方法详解及示例
  • nginx配置https及url重写
  • OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
  • python opencv1
  • 如何通过指标驱动研发体系建设
  • shell基础-awk