先到官网下载LMStudio 网址：LMStudio-Discover,download,andrunlocalLLMs下载完成后，直接点击运行。在页面搜索栏输入：llama3chines 然后收获了如下错误信息：networkerror，怎么办？请转如下链接处理，博主写的很详细LMStudioNetworkError怎么处理https://blog.cs

1、为什么要进行大模型微调微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大

（硬件环境：笔记本电脑，intel处理器i9-13900HX、64G内存、NVIDIARTX4080（12G）、操作系统windows11家庭版）一、下载中科院GPT学术优化(GPTAcademic)1.在浏览器输入：https://github.com/binary-husky/gpt_academic。在网页的右方找到并点击“Releases”。2.选择适合自己的版本，

参考：Llama3本地部署及API接口本地调试，15分钟搞定最新MetaAI开源大模型本地Windows电脑部署_llama3本地部署-CSDN博客 正在下载-----importrequestsimportjsonurl="http://localhost:11434/api/generate"data={&

Meta在开源大模型方面越战越勇，近日推出的Llama3在各方面都被公认为是最出色的。利用ollama在本地部署后使用了一会，感觉确实是行云流水。简单介绍下本地部署的流程：1、下载ollama：https://ollama.com/在这里下载win环境下的.exe文件，下载后直接安装即可。2、部署Llama3：

一、ollama是什么?在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama3，Mistral,Gemma,CodeLlama和其他模型。自定义并创建您自己的。优势如下：•快速下载+容器自动运行大模型，现在下载，马上上手。•本地利用cpu运行大模型，本地安全可靠。•ollama命令，管理大模型相对方

Meta公司一直致力于这样一个理念：“thatopensourcenotonlyprovidesgreattechnologyfordevelopers,butalsobringsthebestoutinpeople”，翻译过来就是开源不仅为开发人员提供了出色的技术，而且还将给人们带来更好的。但是前几天李彦宏说开源模型没有未来？我们的

    ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。新建了免费的人工智能中文站https://ai.weoknow.com新建了收费的人工智能中文站https://ai.hzytsoft.cn/更多资源欢迎关注斯坦福Llama3-Vvs清华MiniCPM-Llama3-V-2.5在GPT-4o出世后，Llama3的风头被狠狠盖过。

问题描述使用llamafactory+npulora微调llama3-70b后,最终推理出现乱码以及不能自动停止生成。如下所示：derrickroseofthechicagobullshasthemostcareerassistsamongplayerswhohaveneverbeennamedtoanall-stargamewith3,339assists.IICIII.џџџ.3

链接地址：github: https://github.com/meta-llama/llama3huggingface: https://huggingface.co/meta-llamametaAI: https://llama.meta.com/ Llama3是Meta于2024年4月18日开源的LLM，目前开放了8B和70B两个版本，两个版本均支持最大为8192个token的序列长度(GPT-4支持128K 

1.背景五一结束后，本qiang~又投入了LLM的技术海洋中，本期将给大家带来LLM微调神器：Unsloth。正如Unsloth官方的对外宣贯：Easilyfinetune&trainLLMs;Getfasterwithunsloth。微调训练LLM，可以显著提升速度，其次显存占用也会显著减少。但有一点需要说明：unsloth目前开源部分只支

 入门开源大语言模型，最好的工具就是ollama，这是一款简单的大模型本地部署框架，支持基于命令行的方式运行多种大语言模型，并提供了相应的Python和JSSDK，可以基于此方便实现ChatbotUI。这篇文章就以京东云智算平台为例（其他平台也是类似，甚至可以在本地电脑运行），分享如何一键安装olla

4月19日，Meta发布了最新的大语言模型LLaMA3，具体包括一个8B模型和一个70B模型，上下文长度支持8K，被誉为史上最强开源大语言模型，开源社区的“重磅炸弹”，效果直指GTP4。在诸多评测任务上，LLaMA3都有非常炸裂的效果。8B模型在多项指标中超越了Gemma7B和Mistral7BInstruct，而70B模

Github地址：https://github.com/meta-llama/llama3官方介绍：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/官方项目主页:https://llama.meta.com/llama3/使用说明：https://llama.meta.com/docs/get-started/HuggingFace上的介绍：https://huggingface.co/blog/zh/llama3

使用LLaMAFactory微调Llama-3中文对话模型项目主页: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory这个过程超级简单，半个多小时在T4上就能跑完。完全可以替换成自己的数据，支持中文数据。安装LLaMAFactory依赖 1%cd/content/2%rm-rfLLaMA-Factory3!gitclo

前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。美国当地时间4月18日，Meta在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到80亿(8B)和700亿(70B)，是目前同体量下性能最好的开

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进Python技术，并增长职业和副业的收入。本期分享了12篇文章，11个开源项目，赠书5本《图解TCP/IP（第6版）》，以下是周刊

vllm版本4.0.0镜像vllmgithub官方镜像gpuv10032ga80080gopenaiapi方式出现的问题通过chat-template聊天模板解决1推理部署qwen系列模型测试我是谁问题：回答内容含有分词符，回答有杂论冗余内容模型文件没有默认聊天模板vllm官方也没有聊天模板找不到不过

你是不是苦于没法使用ChatGPT？或者访问了ChatGPT却没法使用GPT4？现在一切问题都可以解决了！4月18日，Meta发布两款开源Llama38B与Llama370B模型，供外部开发者免费使用。这个消息轰动了全球开发者。按照Meta的说法，Llama38B和Llama370B是目前同体量下，性能最好的开源模型。所以Ll

ollama——快速上手Llama31.ollama安装#Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh#vi/etc/systemd/system/ollama.service[Unit]Description=OllamaServiceAfter=network-online.target[Service]ExecStart=/usr/local/bin/ollamaserveUser=ollamaGrou

本地部署Llama3–8B/70B大模型！最简单的方法：支持CPU/GPU运行【3种方案】目前在开源大模型领域，Llama3无疑是最强的！这次Meta不仅免费公布了8B和70B两个性能强悍的大模型，400B也即将发布，这是可以和GPT-4对打的存在！今天我们就来介绍3各本地部署方法，简单易懂，非常适合新手！1.G

扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，

1、ollama到底是个什么玩意一句话来说，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。可以将其类比为docker（有类似docker中的一些常规命令list,pull,push,run等等），事实上确实也制定了类似docker的一种模型应用标准，在后边的内容中，你能更加真切体会到这一点。

Meta最新推出的开源大模型llama-3,被誉为目前最强的开源大模型，能力接近于GPT4.5.因此在本地搭建一下抢鲜体验系统环境CPU:AMDRyzen53600X6-CoreProcessor4.10GHzRAM:32GGPU:Navida2060S8GDISK:SSD100GFree基于上述自身条件，装llama-38b版本比较实际。整

前几天Meta开源发布了新的Llama大语言模型：Llama-3系列，本次一共发布了两个版本：Llama-3-8B和Llama-3-70B，根据Meta发布的测评报告，Llama-3-8B的性能吊打之前的Llama-2-70B，也就是说80亿参数的模型干掉了700亿参数的模型，这个还真挺让人震惊的。Llama-3-8B真的有这么强吗？鉴于8B的模型