国产精品久久久aaaa,日日干夜夜操天天插,亚洲乱熟女香蕉一区二区三区少妇,99精品国产高清一区二区三区,国产成人精品一区二区色戒,久久久国产精品成人免费,亚洲精品毛片久久久久,99久久婷婷国产综合精品电影,国产一区二区三区任你鲁

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

用Ollama輕松搞定Llama 3.2 Vision模型本地部署

jf_23871869 ? 來源:jf_23871869 ? 作者:jf_23871869 ? 2024-11-23 17:22 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

Ollama 是一個開源的大語言模型服務工具,它的核心目的是簡化大語言模型(LLMs)的本地部署和運行過程,請參考《Gemma 2+Ollama在算力魔方上幫你在LeetCode解題》,一條命令完成Ollama的安裝。

wKgZoWc7JxyAIjH6AAOAYWrMm0s290.png

一,Llama3.2 Vision簡介

Llama 3.2 Vision是一個多模態大型語言模型(LLMs)的集合,它包括預訓練和指令調整的圖像推理生成模型,有兩種參數規模:11B(110億參數)和90B(900億參數)。Llama 3.2 Vision在視覺識別、圖像推理、字幕以及回答有關圖像的通用問題方面進行了優化,在常見的行業基準上優于許多可用的開源和封閉多模式模型。

二,在算力魔方4060版上完成部署

算力魔方?4060版是一款包含4060 8G顯卡的迷你主機,運行:

ollama run llama3.2-vision

完成Llama 3.2 Vision 11B模型下載和部署。

wKgZoWc7Jy6AeY5QAAI2F4BFv0k897.png

三,Llama 3.2實現圖片識別

將圖片輸入Llama3.2-Vision,然后直接輸入問題,即可獲得圖片信息,如下面視頻所示:

視頻若無加載,請移步至主頁查看關聯視頻。

四,總結

在算力魔方?4060版上,用Ollama輕松搞定Llama 3.2 Vision模型本地部署。

更多精彩內容請關注“算力魔方?”!

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 模型
    +關注

    關注

    1

    文章

    3658

    瀏覽量

    51804
  • Vision
    +關注

    關注

    1

    文章

    204

    瀏覽量

    19319
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    【CIE全國RISC-V創新應用大賽】基于 K1 AI CPU 的大模型部署落地

    的 落地方案 : 1. 系統部署方案書 (System Proposal) 方案要點 部署工具 :使用官方提供的 spacemit-llama.cpp (v0.0.4) 二進制包。 模型
    發表于 11-27 14:43

    本地部署openWebUI + ollama+DeepSeek 打造智能知識庫并實現遠程訪問

    。 DeepSeek 作為一個開源的大語言模型,我們可以通過 ZeroNews + openWebUI + ollama的方式,輕松的在本地私有化
    的頭像 發表于 09-10 16:41 ?5030次閱讀
    <b class='flag-5'>本地</b><b class='flag-5'>部署</b>openWebUI + <b class='flag-5'>ollama</b>+DeepSeek 打造智能知識庫并實現遠程訪問

    【VisionFive 2單板計算機試用體驗】3、開源大語言模型部署

    1、ollama平臺搭建 ollama可以快速地部署開源大模型,網址為https://ollama.com, 試用該平臺,可以在多平臺上
    發表于 07-19 15:45

    使用 NPU 插件對量化的 Llama 3.1 8b 模型進行推理時出現“從 __Int64 轉換為無符號 int 的錯誤”,怎么解決?

    安裝了 OpenVINO? GenAI 2024.4。 使用以下命令量化 Llama 3.1 8B 模型: optimum-cli export openvino -m meta-llama
    發表于 06-25 07:20

    ElfBoard技術實戰|ELF 2開發板本地部署DeepSeek大模型的完整指南

    ELF 2開發板本地部署DeepSeek大模型的完整指南
    的頭像 發表于 05-16 11:13 ?2347次閱讀
    ElfBoard技術實戰|ELF 2開發板<b class='flag-5'>本地</b><b class='flag-5'>部署</b>DeepSeek大<b class='flag-5'>模型</b>的完整指南

    【幸狐Omni3576邊緣計算套件試用體驗】CPU部署DeekSeek-R1模型(1B和7B)

    架構和動態計算分配技術,在保持模型性能的同時顯著降低了計算資源需求。 模型特點: 參數規模靈活:提供1.5B/7B/33B等多種規格 混合精度訓練:支持FP16/INT8/INT4量化部署 上下文感知
    發表于 04-21 00:39

    如何在Ollama中使用OpenVINO后端

    Ollama 和 OpenVINO 的結合為大型語言模型(LLM)的管理和推理提供了強大的雙引擎驅動。Ollama 提供了極簡的模型管理工具鏈,而 OpenVINO 則通過 Intel
    的頭像 發表于 04-14 10:22 ?1168次閱讀

    如何在RakSmart服務器上Linux系統部署DeepSeek

    選擇 根據需求選擇以下兩種主流方案: 1. 輕量化部署(推薦新手): 工具:Ollama(支持快速安裝與模型管理) 步驟: 1. 安裝 Ollama:執行 `curl -fsSL ht
    的頭像 發表于 03-14 11:53 ?640次閱讀

    在MAC mini4上安裝Ollama、Chatbox及模型交互指南

    作者:算力魔方創始人/英特爾創新大使劉力 一,簡介 本文將指導您如何在MAC mini4上安裝Ollama和Chatbox,并下載Deepseek-r1:32b模型Ollama是一個用于管理和運行
    的頭像 發表于 03-11 17:17 ?1285次閱讀
    在MAC mini4上安裝<b class='flag-5'>Ollama</b>、Chatbox及<b class='flag-5'>模型</b>交互指南

    摩爾線程圖形顯卡MTT S80實現DeepSeek模型部署

    摩爾線程“全功能”圖形顯卡MTT S80,不僅游戲渲染性能強大,能玩《黑神話:悟空》,現在還能本地部署DeepSeek R1蒸餾模型。搭配最新發布的MUSA SDK RC3.1.1版本,開發者直接
    的頭像 發表于 02-21 15:46 ?4114次閱讀
    摩爾線程圖形顯卡MTT S80實現DeepSeek<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>部署</b>

    deepin 25+DeepSeek-R1+Ollama本地搭建全流程

    ,為大家詳細講解 如何借助 Ollama本地部署并運行 DeepSeek-R1 模型。 * 感謝社區用戶「Feelup」提供的教程,本次
    的頭像 發表于 02-19 10:43 ?3017次閱讀
    deepin 25+DeepSeek-R1+<b class='flag-5'>Ollama</b><b class='flag-5'>本地</b>搭建全流程

    K1 AI CPU基于llama.cpp與Ollama的大模型部署實踐

    AICPU芯片,已于今年4月份發布。下面我們以K1為例,結合llama.cpp來展示AICPU在大模型領域的優勢。
    的頭像 發表于 02-18 14:23 ?1615次閱讀
    K1 AI CPU基于<b class='flag-5'>llama</b>.cpp與<b class='flag-5'>Ollama</b>的大<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>部署</b>實踐

    添越智創基于 RK3588 開發板部署測試 DeepSeek 模型全攻略

    方法的優缺點與操作要點。 01-使用Ollama工具部署-便捷但有短板 Ollama 是一個開源的大模型服務工具,可以支持最新的deepseek模型
    發表于 02-14 17:42

    在龍芯3a6000上部署DeepSeek 和 Gemma2大模型

    serve 2.運行deepseek-r1大模型 到以下網站選擇不同參數的大模型 https://ollama.com/library/deepseek-r1 新開一個終端執行如下命令 $
    發表于 02-07 19:35

    在算力魔方上本地部署Phi-4模型

    ?作者:算力魔方創始人/英特爾邊緣計算創新大使 劉力 前面我們分享了《Meta重磅發布Llama 3.3 70B:開源AI模型的新里程碑》,Llama 3.3 70B模型的發布,標志著
    的頭像 發表于 01-15 11:05 ?802次閱讀
    在算力魔方上<b class='flag-5'>本地</b><b class='flag-5'>部署</b>Phi-4<b class='flag-5'>模型</b>