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ahk脚本：（通过miniconda本地部署openwebui）; 启动 Anaconda Prompt 并执行命令LaunchAnaconda:  ; 启动命令行窗口  Run, cmd.exe /k "C:\Users\用户名\miniconda3\Scripts\activate.bat && conda activate py311（虚拟环境名） && open-webui serve", , Min, PID&nb

概述目前大模型爆火，蹭着这个热度，根据网上教程个人也部署一份个人知识库；整个应用包含大模型应用，WEB端应用；其中大模型应用一般都是部署一个推理框架(如ollama)，WEB端应用开源的也比较多（如Langchain-chatchat，open-webui）;本文记录open-webui的安装步骤，及运行脚本编写；（过程比较顺利，未出现失败情况）；安装步骤环境信息Linux：Ubuntu 22.04.2 LTSPython版本管理：anaconda3（https://www.anaconda.c

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理引擎，各类解决方案能够满足不同场景的需求。本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。无论是在消费级硬件上进行模型实验的研究人员，还是在生产环境中部署大规

《centos部署open-webui的完整流程记录》：本文主要介绍centos部署open-webui的完整流程,OpenWebUI是一个开源的Web用户界面工具,用于与本地或私有化部署的大语言...目录一、open-webui是什么？二、安装流程1.openssl升级2.python3.11安装3.SQLite安装升级4.pip 下载安装open-webui总结一、open-webui是什么？Open WebUI 是一个开源的、可自托管的 Web 用户界面工具，专为与本地或私有化部署的大语言

大模型（Large Language Models）作为AI领域的颠覆性创新，凭借其在语言生成、理解及多任务适应上的卓越表现，迅速点燃了科技界的热情。 从阿尔法狗的胜利到GPT系列、包括国内的文心一言等的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。 这些大模型都是往往部署于云端，人们在使用时只需要注册账号，支付费用就可以方便快捷的使用大模型，但是这也存在着一些问题：目前最先进的OpenAI的GPT系列模型，由于某些原因对国内用户并未开放。对于特殊行业企

引言随着deepseek的开源，大家都在争先恐后的往AI发展和研究。所以最近也开始陆续部署了各种框架，各种尝试，也踩过了很多坑。此篇文章主要讲ollama部署过程，都以经过验证。部署建议1、系统：优先选择win、其次ubuntu、最后mac和linux2、魔法：最好有为什么优先选择win，主要就是安装最简单，而且魔法环境配置容易。选择其他系统时，比如linux，有时候下载模型是很费劲的，需要掌握更多的底层网络知识，命令行安装代理较为麻烦。如果有软路由是最好的，那么所有系统下，安装或拉模型都没有什

Ollama 是一个开源平台，用于部署和运行大型语言模型。它提供了一种在本地环境中运行语言模型的能力，使得用户可以在本地安全地与这些模型进行交互，而无需将数据发送到云端。安装 Ollama确保您已经安装了 Ollama。如果还没有安装，可以通过以下命令安装：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释# Linux, macOS curl -s https://install.ollama.ai | sh #&

基于ollama的常见变量设置全局命令设置现象：无法直接使用命令ollama问题显示如下：[root@localhost LLM]# ollama-bash: ollama: command not found解决方法一：第一步：输入如下命令：[root@localhost ~]# ln -s /usr/bin/Ollama/bin/ollama /usr/local/bin/ollama第二步：我们在任意一个位置进行命令验证：[root@localhost ~]# ollamaUsage:ol

要查看 Ollama 的详细环境变量配置，可以通过以下几种方式：1. 检查环境变量你可以直接查看系统上与 Ollama 相关的环境变量。可以通过以下命令查看所有的环境变量：printenv这将列出所有当前的环境变量。如果你只想查看与 Ollama 相关的变量，可以使用 grep 来筛选：printenv | grep OLLAMA这会列出所有包含 OLLAMA&nbs

一、安装CudaToolkit使用控制台命令查看当前显卡驱动中的cuda版本nvidia-smi二、下载CudaToolkit注意：CudaToolkit版本要低于上面的显卡Cuda版本。Cuda各版本下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载好之后，一路下一步，一直默认即可。如果安装到了自定义的位置，记得加环境变量。这里我安装到了D盘，下面是我添加的环境变量。三、验证是否安装成功nvcc --version安装成功，如下图：四、设置O

Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大模型运行框架。它同时支持Nvidia和AMD显卡，最主要的是国内下载模型的速度很快。我们在前几期文章中介绍的lobechat，oneapi等应用，可以方便的利用ollama构建本地大模型运行平台。接下来我们就介绍如何构建ollama的运行平台。设备构成：1、Nvidia P40两片，32G内存。2、ubuntu24.04操作系统。具体安装过程如下：一：安装Ollama1、准备环境#安装gcc和g++ sudo apt 

     安装ollama操作记录        简介        Ollama 是一个致力于推动本地人工智能模型开发和应用的工具和平台，允许用户在本地运行、管理和调用各种 AI 模型。它的核心理念是提供一种无需依赖云计算环境的方式，让开发者和企业能够高效地使用 AI 模型，同时确保数据隐私和安全。     

#HarmonyOS NEXT体验官#【鸿蒙NEXT】苹果Mac x86的新的DevEco Studio没有模拟器了吗？ 前言：我们平时开发的过程当中，在没有真机设备的情况下，都是去官方下载配套的模拟器，把我们的项目run到模拟器中去做开发调式，比如查看UI层级，断点调式，查看打印日志信息之类的报错信息，以便于发现问题，修复对应问题，优化代码之类的，在鸿蒙开发当中，也是如此。1、Mac x86 没法安装模拟器由于当前鸿蒙更新版本比较频繁，基本每经过一两周必有一个DevEco Studi

介绍大型语言模型（LLM）如GPT-4、BERT以及其他基于Transformer的模型已经革新人工智能领域。这些模型在训练和推理过程中需要大量的计算资源。选择合适的GPU进行LLM推理可以显著影响性能、成本效益和可扩展性。?? 本指南将帮助你选择最适合你需求的GPU，不论是为个人项目、研究环境还是大规模生产部署。?理解关键GPU规格在深入了解推荐列表之前，让我们简要概述一些关键规格，这些规格决定了GPU是否适合LLM推理：?️ CUDA核心：这是GPU的主要处理单元。更高的CUDA核心数通常意

LLM生成代码后，如何一键合并到源代码中（FastApply技术研究）背景在大语言模型越来越火的今天，越来越多的应用场景开始使用大语言模型来解决实际问题。而辅助编程可以算是大语言模型应用得最成功的场景之一了。早先的时候，更多使用的还是代码补全的能力，但是现在，各家产品都开始支持Chat和Agent的能力了。之前一直有个疑问，生成的代码明明只是片段，也没有一个很好的规则能直接定位到源文件的位置，甚至有些生成的代码和现有代码没有任何重叠的部分，那这些代码是怎么精准地合并到源代码中的呢？今天就带着大家

为了改一行代码，我花了10多天时间，让性能提升了40多倍---Pascal架构GPU在vllm下的模型推理优化ChatGPT生成的文章摘要这篇博客记录了作者在家中使用Pascal显卡运行大型模型时遇到的挑战和解决方案。随着本地大型模型性能的提升，作者选择使用vllm库进行推理。然而，作者遇到了多个技术难题，需要自行编译vllm和PyTorch，以支持Pascal架构的显卡。编译过程中，作者深入研究了显卡不支持的问题，特别是在量化矩阵乘法计算中发现性能瓶颈。最终，解决了性能问题，让性能提升了43倍

大模型如何部署？目前chatgbt如火如图，但是模型参数巨大，单卡H100都无法满足，请问大模型如何部署？目标是部署类似gbt 175b参数的模型到gpu上面。硬件选型AI 领域常用 GPU显卡性能应用场景价格T4适中AI 推理, 轻量级训练, 图形渲染7999(14G)4090非常高通用计算, 图形渲染, 高端游戏, 4K/8K 视频编辑14599(24G)A10适中图形渲染, 轻量级计算18999(24G)A6000适中图形渲染, 轻量级计算32999（48G）V100高深度学习训练/推理,

步骤：打开 VBA 编辑器（按 Alt + F11）。插入模块（点击 插入 -> 模块）。复制以下代码并粘贴到模块中：vba复制编辑Function NumToRMB(ByVal num As Double) As String     Dim Units As Variant, Digits As Variant  

作者：游凯超，清华软院博士研究生我与 vLLM 的缘分，还得从五年前的那个暑假说起。2019 年，我在UC Berkeley的RISELab跟随Michael Jordan教授进行暑期研修。某天，我偶然遇到一位新入学的博士生，厚着脸皮加了他的微信。当时的我怎么也不会想到，这一“社交冒险”会在五年后改变我的人生轨迹。时间快进到 2022 年年底，ChatGPT 横空出世。曾经和我一起玩泥巴的青苹果同学已经成为ChatGPT训练师，而我还在AI顶会与随机分配的审稿人展开“鸡同鸭讲”式的争论。顶会的内