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gg官网下载权威发布_17173.com(2024年11月精准访谈)

内容来源：我赢网所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

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如何将本地大模型导入Ollama框架 Ollama是一个通用的LLM框架，支持多种模型，并且可以直接在线下载模型到本地。然而，由于Ollama是境外网站，有时可能会遇到网络问题无法下载，或者官网没有我们想要的模型版本。这时，我们需要手动下载模型到本地再导入Ollama框架中。这时，HF-mirror网站就显得尤为重要了。HF-mirror是Hugging Face的国内镜像，方便我们访问和下载。以下是具体步骤：进入HF-mirror网站，选择GGUF版本的模型（P2）。点击进入一个模型，例如选择bartowski/Phi-3.1-mini-4k-instruct-GGUF，点击Files and Versions选择权重下载到文件夹下（P3）。注意这里包含了多个量化权重，我们只需要选择一个。在同文件夹下创建一个txt文件，文件内容如图所示（P4）。在命令行切换到文件夹下运行ollama create '自定义模型名称' -f for_ollama.txt，运行成功后我们的模型就在ollama list中了（P5）。运行模型ollama run '自定义模型名称' 就可以啦𐟑𐟑 通过以上步骤，我们就可以顺利将本地大模型导入Ollama框架中，享受AI带来的便利啦！

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 𐟎‰ LLAMA3微调、量化、部署全攻略来啦！𐟎‰ 𐟓– 微调指南：首先，下载LLAMA3的完整版本，可以选择官网版或者别人微调过的中文版，例如：。将所有文件保存到一个文件夹中，方便后续操作。使用run_clm_sft_with_peft进行指令微调，所需参数包括： model_name_or_path：模型路径，例如D:\PycharmProject12024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 tokenizer_name_or_path：分词器路径，例如D:\PycharmProject\2024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 dataset_dir：数据集路径，例如D:\PycharmProject\12024\data。 per_device train batch_size和per_device eval batch size：训练和评估的批次大小。 do_train和do_eval：分别表示是否进行训练和评估。 seed：随机种子。 bf16：使用bf16精度。 num train epochs：训练周期数。 Lr scheduler type：学习率调度器类型，例如cosine。 Learning rate：学习率，例如1e-4。 warmup ratio：预热比例。 𐟔砩‡化步骤：使用llama.cpp项目进行量化，需要先安装CMAKE：。克隆llama.cpp项目：。进入项目文件夹，安装所需依赖：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。编译项目：cmake -B build cmake -build build -config Release。找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行量化命令：quantize.exe my_llama3.gguf quantized_model.gguf。 𐟚€ 部署与应用： LLAMA和LMStudio都是简单的部署方法，用法类似，且自带启动服务。使用LLAMA创建模型文件：llama create 名字 -f 模型文件。在Colab上进行量化，需要先下载项目：。编译安装：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。下载Hugging Face上的模型，注意Colab内存限制。使用snapshot_download下载模型：from huggingface_hub import snapshot_download，然后进行量化操作。 𐟎堨熩⑦•™程： LORA微调方法mp4 指令微调所需数据与模型下载mp4 LLAMA3模型微调实例mp4 LLAMA3微调后进行量化mp4 llama.cpp量化实例mp4 部署与应用mp4 𐟌Ÿ 掌握这些步骤，你就能轻松搞定LLAMA3的微调、量化和部署啦！𐟌Ÿ

18个必备设计素材网站，提升创意灵感！ 𐟎訮𞨮᥸ˆ们，是否在寻找素材时感到头疼？别担心，这里为你精选了18个设计素材网站，让你的创意源泉不断涌现！𐟒ኊ𐟌Ÿ免费设计素材网站 𐟔𙩭”力设：集版权图库和PS设计于一体的网站 𐟔𙨵maaans：在线生成人物插画的素材网站 𐟔𙰵rePNG：免费实用的免抠PNG图片素材网站 𐟌Ÿ小众设计灵感网站 𐟔𙨧…知网：提供原创版权图片素材，下载即用 𐟔𙅉IO：发现、分享和原创创意设计和灵感的社区 𐟔𙏕CH：免费矢量插画资源网站 𐟌Ÿ免费图标网站 𐟔𙆬at Icon：专注于平面图标素材的在线平台 𐟔𙉣onshock：渐变色网站素材图标库 𐟔𙃳s.gg：700＋开源UI图标库 𐟌Ÿ免费字体网站 𐟔𙩆onts：字体管理工具 𐟔𙚦ont：国内外众多原创字体下载 𐟔𙆯ntSpace：免费英文字体收录网站 𐟌ŸUI设计网站 𐟔𙂥stfolis：产品、交互、平面等设计作品素材 𐟔𙳣rnshts：产品页面宣传截图收集网站 𐟔𙄥signspiration：及时更新创意设计灵感社区 𐟌Ÿ设计配色灵感网站 𐟔𙤸�𝨉𒯼š中国传统色彩参考平台 𐟔𙄲awkit：免费矢量插画图库 𐟔𙁤obe ColorCC：简单易用的色彩管理应用 𐟒奥𝧔觚„设计素材网站，赶紧收藏起来，让你的设计灵感不断涌现吧！𐟌Ÿ

Web3新手必用的5类宝藏APP推荐𐟔劤𝜤𘺤𘀤𘪗eb3新手，想要快速入门并跟上行业的步伐，以下5类宝藏APP绝对是你的好帮手：社交篇、数据篇、钱包篇、资讯篇、创作篇𐟔劊𐟓𑧤𞤺䧱𛊄iscord（DC）简称“DC”，是专门为社群服务的平台。各大Web3项目方都会在DC上建立群体，分享行业资讯，加深Web3社区的维护。可以说是Web3人的根据地之一。 Twitter Twitter是Web3人的主要流量入口之一，几乎每个Web3人都有Twitter ID。这里不仅是项目宣发的主阵地，也是快速获取Web3资讯的好地方。 Telegram（TG）与同类型私域社交App相比，TG具备高度隐私性、跨平台支援、免费开源三大特色。一些老Web3 OG常用到的社群工具，你能想象上限可以容纳20万人的群组会是怎样的吗？ 𐟑›钱包类 MetaMask（小狐狸钱包）又称“小狐狸钱包”，是以太链上较流行的钱包，也是一款浏览器插件钱包。无需下载安装客户端，可以直接连接到网站的链上。之前的笔记我也专门分享过小狐狸钱包的注册教程。 Coinbase 通常被称为当前行业中较Safe的热钱包之一。也是北美的小伙伴比较喜欢的一款钱包，已经在纳斯达克上市了，Safe是可以值得信任的，也从未被黑客入侵破坏。 TP TP是国内的一款钱包，优点是支持比较多的主流链，方便快捷。 𐟓ˆ数据类 NFTGG 是一个专注于NFT的数据聚合与资产交易平台，帮助用户更好地发现、交易、管理NFT资产，帮助品牌方实现数字化营销和品牌出海。非小号是一款国内做的不错的区块链数据资讯分析平台，也是圈内人必不可少的工具。汇集全球数字资产资源，提供实时行情和多维度平台数据分析。 CoinMarketCap（CMC）也被称CMC，是一款海外著名的区块链数据服务平台。同时为用户提供全球及时的区块链资讯，所有数据信息详细显示，而且还有每日推送行情趋势资讯。写不下了，我把资讯篇和内容创作篇放到下一篇笔记。大家觉得还有哪些Web3常用的APP，欢迎一起交流！

设计师必备工具推荐，灵感不断创意无限！ 𐟎訮𞨮᥸ˆ们，你们是不是也在为寻找灵感而烦恼？别担心，今天我来给大家推荐一些设计师们常用的必备工具，让你的设计之路更加顺畅！这些工具涵盖了设计灵感、字体、图库及配色等方面，快来看看吧！ 𐟌Ÿ免费设计素材网站魔力设：这个网站集成了版权图库和PS设计功能，非常实用。 hum aaans：在线生成人物插画素材，方便快捷。 purePNG：提供免费无背景的PNG图片素材，素材质量高。 𐟌Ÿ小众设计灵感网站觅知网：提供可直接下载的原创版权图片素材。 EIIO：一个分享原创创意设计和灵感的社区。 OUCH：提供免费的矢量插画资源，创意无限。 𐟌Ÿ免费图标网站 Flat Icon：专注于平面设计图标的在线平台。 Iconshock：拥有渐变色图标素材的大型库。 Css.gg：包含700+开源UI图标的库，资源丰富。 𐟌Ÿ免费字体网站 iFonts：功能强大的字体管理工具。 Zfont：汇集丰富的中外原创字体下载。 FontSpace：收录各类免费英文字体，字体种类齐全。 𐟌ŸUI设计网站 Bestfolis：提供相关产品、交互及平面设计素材。 scrnshts：收集产品页面宣传截图的专用网站。 Designspiration：创意设计灵感社区，实时更新，灵感不断。 𐟌Ÿ设计配色灵感网站中国色：提供中国传统色彩的参考平台。 Drawkit：免费的矢量插画图库，素材多样。 Adobe Color CC：使用门槛低的色彩管理工具，色彩搭配更轻松。 𐟒ꨵ𖧴稡Œ动起来吧！这些工具绝对能帮你告别反复修改的日子，让你的设计作品更加出色！

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 LLAMA3已经发布一个月了，你是不是还在为如何微调LLAMA3而烦恼？别担心，我来帮你！今天，我将分享一份详细的教程，教你如何从零开始微调、量化、部署LLAMA3，直到实际应用。相信我，这份教程绝对让你受益匪浅！微调LLAMA3 𐟛 ️ 首先，你需要下载一个完整的LLAMA3模型。你可以从官网下载，或者选择别人已经微调过的中文版。例如，你可以下载这个模型：接下来，进行指令微调。你需要执行以下步骤：下载所有文件并保存到一个文件夹中。打开命令行，进入该文件夹。运行指令微调脚本：run_clm_sft_with_peft。所需参数包括： --model_name_or_path：模型路径。 --tokenizer_name_or_path：分词器路径。 --dataset_dir：数据集路径。 --per_device_train_batch_size和--per_device_eval_batch_size：训练和评估的批次大小。 --do_train和--do_eval：是否进行训练和评估。 --seed：随机种子。 --bf16：使用bf16格式。 --num_train_epochs：训练周期数。 --Lr_scheduler_type：学习率调度器类型。 --Learning_rate：学习率。 --warmup_ratio：预热比例。量化LLAMA3 𐟓‰ 量化LLAMA3需要使用llama.cpp项目（）。首先，你需要安装CMAKE（），然后使用git clone命令下载项目： git clone cd lama.cpp pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt cmake -Bbuild -C build-config Release 接下来，在项目文件中找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行以下命令： python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o D:\PycharmProject\2024\my_lama3.gguf -t D:\PycharmProject\2024\my_lama3.quantized_model.gguf 部署LLAMA3 𐟓抩ƒ觽𒌌AMA3有两种方法：使用Llama和Llama Studio。无论你选择哪种方法，都非常简单，并且都自带启动服务。以下是具体步骤： Llama：创建项目并指定模型文件路径。 Llama Studio：创建项目并指定模型文件路径。在Colab上量化LLAMA3 𐟖寸如果你在Colab上操作，可以按照以下步骤进行：下载Llama.cpp项目，并安装相关依赖。下载Hugging Face上的模型（注意Colab内存有限制）。使用snapshot_download方法下载模型。执行量化命令：python convert-hf-to-gguf.py -f 16 -o ./quantized_model -t ./quantized_model.gguf 资源分享 𐟓 为了帮助你更好地理解和操作，我还准备了一些资料： LLAMA3微调方法视频教程。指令微调所需数据与模型下载指南。 LLAMA3模型微调实例视频教程。 LLAMA3微调后进行量化视频教程。 Llama.cpp量化实例视频教程。 LLAMA3部署与应用视频教程。希望这份教程能帮到你，祝你顺利完成LLAMA3的微调、量化和部署！如果有任何问题，欢迎随时交流！

RG CubeXX参数配置如下：配色：白色/黑色/灰色显示屏：3.95寸 IPS屏，OCA全贴合分辨率 720*720 CPU: H700四核 ARM Cortex-A53 主频1.5GHz GPU：双核 G31 MP2 RAM：LPDDR4 1GB 系统：64位Linux系统电池：聚合物锂电池3800mAH，续航6.5小时 RGB摇杆氛围灯：1600万色RGB幻彩灯环，本机自带常亮、呼吸、模拟器幻彩、追光、单色彩虹，多色彩虹等模式，并可自定义调节颜色，亮度。拓展功能：支持Wiliwili在线播放功能，WIFI串流，联机对打，HDMI连接电视，蓝牙手柄连接，2.4G无线手柄及有线手柄连接，摇杆灯控制，振动马达，视频播放器，音乐播放器，电子书阅读。支持游戏格式：移植游戏（忍者神龟施莱德的复仇），PSP,PS1,SS,DC,NDS,N64,ARCADE,GBA,GBC,GB,SFC,FC,MAME,MD,GG,PCE,NGPC,SMS,WSC等多种格式游戏。支持用户自下载相关格式游戏安伯尼克(ANBERNIC) 与你一起开启游戏旅途! 安伯尼克ANBERNIC官方店铺:网页链接网页链接欢迎关注官方媒体，最新资讯永不错过！「安伯尼克」「游戏机」「掌机」「游戏设备分享」#RG CubeXXANBERNIC的微博视频

设计师灵感爆发必备工具推荐！ 𐟎蠦Ž⧴⨮𞨮᧚„奇妙世界，优质设计网站是每位设计师的得力助手。借助这些网站，我们可以迅速获取灵感，轻松创作出令人满意的作品。今天，我想与大家分享一些资深设计师们常用的设计网站，涵盖设计灵感、字体、图库和配色等多个方面。快来看看吧！ 𐟌Ÿ 免费设计素材网站魔力设：一个集成了版权图库与PS设计功能的工具，非常实用。 hum aaans：可以在线生成插画人物素材的平台。 purePNG：提供丰富免费无背景PNG图像素材的网站。 𐟌Ÿ 小众设计灵感网站觅知网：可以直接下载的原创版权图片素材提供平台。 EIIO：一个分享独特创意与灵感的社区。 OUCH：涵盖大量免费矢量插图资源的网站。 𐟌Ÿ 免费图标网站 Flat Icon：致力于平面设计图标的在线平台。 Iconshock：拥有丰富渐变色图标的大型图库。 Css.gg：收集了700多种开源UI图标的资源库。 𐟌Ÿ 免费字体网站 iFonts：功能强大的字体管理工具。 Zfont：汇聚了众多中外原创字体的下载网站。 FontSpace：提供各类免费英文字体的平台。 𐟌Ÿ UI设计网站 Bestfolis：提供相关产品、交互及平面设计素材的资源。 scrnshts：专为产品页面宣传截图设计的收集网站。 Designspiration：一个实时更新的创意设计灵感社区。 𐟌Ÿ 设计配色灵感网站中国色：提供中国传统颜色的参考平台。 Drawkit：免费的矢量插图资源库。 Adobe Color CC：使用简单的色彩管理工具。 𐟔 这些网站是你设计之旅的加油站，快来行动吧！告别那些无尽调整的日子，让设计变得更加高效和有趣！

Docker部署本地AI大模型全攻略一、什么是Ollama 𐟤– Ollama是一个用于本地运行大型语言模型的框架。它提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，同时还有一个预先构建的模型库，这些模型可以很容易地用于各种应用。Ollama支持多种模型，如Llama3、Mistral、Gemma等，并提供官方的Docker镜像以简化部署过程。它还提供了一个命令行界面（CLI）工具，用于执行各种操作，例如创建模型、拉取模型、移除模型以及列出本地计算机上的模型等。Ollama还提供了REST API，用于生成响应和与模型进行交互。此外，Ollama还支持自定义模型和提示，用户可以导入GGUF模型或者从PyTorch或TensorFlow导入模型，并且可以定制化模型的提示。二、使用Docker运行Ollama 𐟚€ 我们使用CPU的形式来创建并运行AI模型： docker run -d -v /root/.ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 -name ollama ollama/ollama 当容器创建完成后，我们以轻量级的AI模型ollamarungemma:2b来进行测试。首先，我们需要下载此模型： docker exec -it ollama ollama run gemma:2b 然后，我们可以通过以下命令启动容器： docker run -d -p 11434:11434 -name ollama ollama/ollama:latest 接下来，我们可以通过以下命令与Ollama服务进行交互： curl -X POST -d '{"model":"gemma:2b", "messages":[{"role": "user", "content": "你好?"}], "stream": false}' 接口响应数据如下： {"model": "gemma:2b", "created_at": "2024-05-17T05:26:41.286367044Z", "message": [{"role": "assistant", "content": "你好！很高兴你问我的问题。请问有什么可以帮忙的吗?"}], "done_reason": "stop", "done": true, "total_duration": 1087737000, "load_duration": 1549083, "prompt_eval_duration": 95843000, "eval_count": 16, "eval_duration": 860797000} 三、与Ollama服务进行交互 𐟒슏llama监听11434端口，我们可以通过以下方式与之进行交互：使用RESTful API：发送POST请求到，请求体包含模型名称、对话角色和对话内容等信息。使用Python库：安装依赖后，通过Python代码调用Ollama API进行交互。例如： import o11ama response = o11ama.chat(model='gemma:2b', messages=[{'role': 'user', 'content': '你好'}]) print(response['message']['content']) 使用webui：通过部署webui界面与Ollama服务进行交互。例如： docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL="" -v open-webui:/app/backend/data -name open-webui open-webui 推荐使用docker-compose进行部署，这样更加直观和容易维护。例如： version: '3' services: open-webui: image: m.daocloud.io/ghcr.io/open-webui/open-webui:main ports: 3000:8080 environment: OLLAMA_BASE_URL= volumes: open-webui:/app/backend/data restart: always volumes: open-webui: 等待容器启动后访问UI界面，首次访问需要创建一个账号进行登录即可。

探索神秘村落：点击式互动冒险游戏推荐 𐟎Ž⧴⤸€片被高墙围住的神秘森林村落，这里生活着一群曼德拉草。只有年满15岁并通过考验的小草才能离开村落去冒险。主人公Ygg如愿以偿地完成了村长的考验，踏上了自己的冒险之旅。他的父亲曾因一次外出而失踪，那么他的命运又将如何呢？ 𐟎‰ 游戏特色：推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 下载：美服/免费试玩（后续内部付费，游戏长度不错）难度：𐟌Ÿ𐟌Ÿ 画风：2D彩绘风格：点击式互动语言：英文（文字非常多，看不懂不影响进程，左上角图标点开会有图案表述需完成的各项任务及需集齐的物件）广告：无（游戏提示游戏内可免费获取，无需广告）快来体验这款充满挑战和冒险的游戏，揭开神秘村落的秘密吧！

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