规格拉满！Llama和Sora作者都来刷脸的中国AI春晚，还开源了一大堆大模型成果...
鱼羊 明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI本周国内最受关注的AI盛事，今日启幕。活动规格之高，没有哪个关心AI技术发展的人能不为之吸引——Sora团队负责人Aditya Ramesh与DiT作者谢赛宁同台交流，李开复与张亚勤炉边对话，Llama2/3作者Thomas Scialom，王
Ollama+Open WebUI本地部署Llama3 8b（附踩坑细节）
open-webui 是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面，旨在完全离线运行。此安装方法使用将 Open WebUI 与 Ollama 捆绑在一起的单个容器映像，从而允许通过单个命令进行简化设置。下载完之后默认安装在C盘，安装在C盘麻烦最少可以直接运行，也可以通过软链接保存到其他
CogVLM2多模态开源大模型部署与使用
CogVlM2 Int4 型号需要 16G GPU 内存就可以运行，并且必须在具有 Nvidia GPU 的 Linux 上运行。
AI | LLaMA-Factory 一个好用的微调工具
有效的微调已成为大型语言模型（LLMs）适应特定任务的必要条件之一。然而，这需要一定的努力，有时也相当具有挑战性。随着 Llama-Factory 的引入，这一全面的框架让训练更加高效，用户无需编写代码即可轻松为超过 100 个 LLMs 定制微调。现在，很多人对大型语言模型（LLMs）更加好奇，有
关于开源大模型必须知道的 10 件事
本文将向你介绍使用开源大语言模型需要了解的 10 个关键点。阅读完本文后，你将能够在庞大的 AI 世界中找到方向，了解你需要做什么，以及完成这些任务所需的工具。
Llama3 本地web Demo部署
Llama3 WEB DEMO部署及小助手认知微调
GpuMall智算云：meta-llama/llama3/Llama3-8B-Instruct-WebUI
实例创建成功后，点击更多 - 创建自定义端口输入7860端口（该端口为实例中监听的端口）端口重置成功后点击自定义端口7860，然后跳转到Llama3模型的web控制台。
本地搭建llama大模型及对话UI
通过命令 ollama run llama3:8b 下载ollama:8b模型（注意，是ollama量化后的模型，模型大小实际只有4.9G左右）完成后，docker图形化工具可以免登录使用，终端也可通过docker --version 命令查看docker版本。open-webui容器拉取过程如上图
Ollama + (Anythingllm / Open WebUI / MaxKB)搭建本地大模型
重命名镜像（如果是通过代理下载的） docker tag ghcr.dockerproxy.com/open-webui/open-webui:main ghcr.io/open-webui/open-webui:main。3. 在[Service]下添加OLLAMA_MODELS环境变量，目录需要
vue3前端使用ollama搭建本地模型处理流并实时生成markdown
在实现本地ai模型对话网页中，流数据和markdown样式和实时显示问题折腾了挺久了，现在弄好之后赶紧，写了几篇文章分享思路给大家。数据都是实时显示出来的，不是全部接收完才显示的。
Datawhale |【独家】万字长文带你梳理Llama开源家族：从Llama-1到Llama-3
北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型。纵观Llama系列模型，从版本1到3，展示了大规模预训练语言模型的演进及其在实际应用中
轻松搭建本地大模型Ollama+OpenWebUI
Ollama是一个开源的LLaMA 2.0的桌面应用程序，它允许用户在本地运行LLaMA 2.0，并使用它进行聊天、生成文本等操作。
LLaMA Factory+ModelScope实战——使用 Web UI 进行监督微调
文章原始地址：https://onlyar.site/2024/01/14/NLP-LLaMA-Factory-web-tuning/
手撸私有AI大模型——给Ollama做个WebUI就叫ChatBaby
轻轻松松搞定私有大模型的Web页面，手撸的ChatBaby让AI不再神话
【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU
Ububtu22下模型量化工具llama.cpp及llama-cpp-python部署应用。
open-webui+ollama本地部署Llama3
Meta Llama 3 是由 Meta 公司发布的下一代大型语言模型，拥有 80 亿和 700 亿参数两种版本，号称是最强大的开源语言模型。它在多个基准测试中超越了谷歌的 Gemma 7B 和 Mistral 7B Instruct 模型。
ubuntu 本地部署体验Llama3的中文微调模型Llama3-Chinese-8B-Instruct
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使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南
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。它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。Llama3 是由 Meta AI 开发的最新一代开源大型
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍，之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署，最后以Baichuan2-7B为例，通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA-Factory WebUI的大模型微调训练。篇幅有限，专栏内会持续更新，详细介绍大模型微调训练方法。如果觉得对你
Llama3 Web Demo部署+Xtuner 完成小助手微调+LMDeploy部署
Llama3-Tutorial（Llama 3 超级课堂）-带大家熟悉 Llama 3 微调、量化部署、评测全链路（基于书生·浦语大模型工具链）-课程作业
