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No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B通过FastApi框架实现API的部署与调用4【Qwen2部署实战】Ollama上的Qwen2-7B一键部署大型语言模型指南5【Qwen2部署实战】llama.cpp一键部署高效运行Qwen2-7b模型6【Qwen2部署实战】部署高效AI模型使用vLLM进行Qwen2-7B模型推理 目录 系列篇章引言一、Ollama简介二、Ollama部署运行1、安装Ollama2、验证安装 三、快速开始四、高级用法参数调整样例1调整生成文本的多样性样例2避免重复生成文本 结语 引言
在自然语言处理的前沿大型语言模型LLM如Qwen2-7B正以其卓越的性能开启智能应用的新篇章。然而这些强大模型的本地部署往往因技术门槛而受限。【Qwen2】Ollama上的Qwen2-7B一键部署大型语言模型指南为您提供了解决方案。
本文将引导您通过Ollama平台轻松实现Qwen2-7B模型的一键部署和运行。Ollama以其简洁的命令行界面让复杂的模型运行变得异常简单无论您是AI领域的新手还是资深开发者都能快速上手。
让我们启程一探Ollama如何让大型语言模型的本地部署变得触手可及。
一、Ollama简介
Ollama作为一个创新的本地部署工具极大地简化了大型语言模型LLM的运行过程。它支持MacOS、Linux和Windows操作系统使用户能够通过简单的命令行操作快速体验Qwen2模型的强大功能。
Ollama的设计宗旨是让用户轻松地在本地机器上运行大型语言模型。对于Qwen2模型Ollama提供了一站式的解决方案从模型下载到运行一切都变得异常简单。
二、Ollama部署运行
1、安装Ollama
在开始之前您需要在您的设备上安装Ollama。这个过程非常简单以下是详细的步骤
访问官方网站打开浏览器访问Ollama官方网站。选择版本根据您的操作系统选择相应的安装包。Ollama支持MacOS、Linux和Windows。下载安装包点击Download按钮下载适用于您设备的Ollama安装包。安装Ollama根据下载的安装包格式运行安装程序或解压缩文件到您选择的目录。
对于Linux用户您还可以通过以下命令行安装其他操作系统 请参考地https://github.com/ollama/ollama?tabreadme-ov-file
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh请根据实际发布的版本号替换上述命令中的版本信息。
2、验证安装
安装完成后您可以通过运行以下命令来验证Ollama是否正确安装
ollama --version如果安装正确该命令将输出Ollama的版本信息。
启动ollama
ollama serve三、快速开始
访问Ollama官方网站点击Download获取适用于您操作系统的安装包。安装完成后在Ollama的模型库中搜索并找到Qwen2系列模型。运行Qwen2模型只需一条命令另外打开一个命令窗口执行
ollama run qwen2要运行特定大小的Qwen2-Instruct模型例如7B大小的模型可以通过指定模型标签来实现
ollama run qwen2:7b下载启动运行成功如下
对话测试如下 你好
你好有什么问题我可以帮助你解答吗 你是谁
我是阿里云开发的一款超大规模语言模型我叫通义千问。作为一个AI助手我的主要任务是回答用户的问题、提供信息和在各个领域与用户进行交流。我被设计为能理解自然语
言并以简洁明了的方式提供帮助或解答问题。请随时告诉我你有需要了解的内容我会尽力提供支持 什么是通义千问
通义千问是阿里云研发的超大规模语言模型它具有生成人类级别文本、回答问题和与用户进行对话的能力。作为一个AI助手我旨在帮助解答问题、提供建议或进行信息交流。
请告诉我你有什么需要了解的内容或者想要探讨的话题我会尽力提供帮助 什么是大语言模型
大语言模型Large Language Model, LLM是指通过大量数据训练的复杂深度学习模型能够处理自然语言任务并生成与输入相关的文本。这些模型在结构上通常包含许多层神
经网络和大量的参数使其具有高度的学习能力和适应性。大语言模型的核心在于它们采用自注意力机制Self-Attention Mechanism这是一种用于理解和表示序列数据的方法使得模型不仅关注单词之间的顺序关系还能够捕捉到 语义上的关联。这使得大语言模型在生成连贯、相关且高质量的文本方面表现优异适用于多种自然语言处理任务包括但不限于
文本生成从给定的句子或主题自动创作新文本。问答系统回答问题、提供定义、解释和建议等。文本翻译将一种语言的文本自动转换为另一种语言。代码生成与修复编写、修改或理解程序代码。对话管理在聊天机器人和虚拟助手中进行自然流畅的对话。
大语言模型的训练通常需要海量的数据集这包括从各种来源收集的语料库。通过使用大量数据进行微调这些模型能够针对特定任务获得更好的性能但同时也可能带来一些挑 战比如模型偏见、透明度问题以及生成不准确或有害内容的风险。因此在实际应用中往往需要采取相应的策略来优化和监控这些模型的行为。
四、高级用法
Ollama不仅提供了简单的命令行操作还允许用户通过高级配置来充分利用Qwen2模型的功能。
参数调整
您可以调整以下参数来控制生成文本的特性
参数名描述类型默认值设置值mirostat启用 Mirostat 采样以控制复杂度。默认00禁用1Mirostat2Mirostat 2.0int0mirostat 0mirostat_eta影响算法响应生成文本反馈的速度。较低的学习率将导致调整速度较慢而较高的学习率将使算法更具响应性。默认0.1float0.1mirostat_eta 0.1mirostat_tau控制输出的一致性与多样性之间的平衡。较低的值将导致文本更加集中和一致。默认5.0float5.0mirostat_tau 5.0num_ctx设置用于生成下一个令牌的上下文窗口大小。默认2048int2048num_ctx 4096repeat_last_n设置模型向后查看的距离以防止重复。默认640禁用-1num_ctxint64repeat_last_n 64repeat_penalty设置对重复的惩罚强度。较高的值例如 1.5将更强烈地惩罚重复而较低的值例如 0.9将更宽容。默认1.1float1.1repeat_penalty 1.1temperature模型的温度。增加温度将使模型回答更具创造性。默认0.8float0.8temperature 0.7seed设置用于生成的随机数种子。将此设置为特定数字将使模型对同一提示生成相同的文本。默认0int0seed 42stop设置用于停止的序列。当遇到此模式时LLM 将停止生成文本并返回。可以通过在 modelfile 中指定多个单独的 stop 参数来设置多个停止模式。stringstop “AI assistant:”tfs_z尾部自由采样用于减少输出中不太可能的令牌的影响。较高的值例如 2.0将更多地减少影响而值为 1.0 时禁用此设置。默认1float1tfs_z 1num_predict生成文本时预测的最大令牌数。默认128-1无限生成-2填充上下文int128num_predict 42top_k降低生成无意义文本的概率。较高的值例如 100将提供更多样的回答而较低的值例如 10将更为保守。默认40int40top_k 40top_p与 top-k 一起工作。较高的值例如 0.95将导致文本更多样化而较低的值例如 0.5将生成更集中和保守的文本。默认0.9float0.9top_p 0.9
样例1调整生成文本的多样性
通过调整top_p和top_k参数我们可以控制生成文本的多样性和连贯性 top_k 降低生成无意义文本的概率。较高的值例如 100将提供更多样的回答而较低的值例如 10将更为保守。默认40 int top_k 40 top_p 与 top-k 一起工作。较高的值例如 0.95将导致文本更多样化而较低的值例如 0.5将生成更集中和保守的文本。默认0.9 float top_p 0.9
ollama run qwen2:7b --top_p 0.9 --top_k 50样例2避免重复生成文本
在需要避免模型重复生成相同文本的场景中可以调整repeat_penalty参数 repeat_penalty 设置对重复的惩罚强度。较高的值例如 1.5将更强烈地惩罚重复而较低的值例如 0.9将更宽容。默认1.1
ollama run qwen2:7b --repeat_penalty 2.0结语
Ollama作为一个强大的本地部署工具为用户提供了一种简便、高效的方式来运行和体验大型语言模型。本文介绍了如何在Ollama上部署并运行qwen2-7b模型以及如何通过高级配置和实操样例来充分利用Ollama的功能。随着技术的不断发展Ollama将继续扩展其功能支持更多的模型和应用场景为广大用户提供更加丰富的人工智能体验。 更多专栏系列文章AI大模型提示工程完全指南、AI大模型探索之路零基础入门、AI大模型预训练微调进阶、AI大模型开源精选实践、AI大模型RAG应用探索实践 其他专栏可以查看博客主页 作者介绍我是寻道AI小兵资深程序老猿从业10年、互联网系统架构师目前专注于AIGC的探索。 技术交流欢迎关注【小兵的AI视界】公众号或扫描下方二维码加入技术交流群开启编程探索之旅。 精心准备500本编程经典书籍、AI专业教程以及高效AI工具。等你加入与我们一同成长共铸辉煌未来。 如果文章内容对您有所触动别忘了点赞、⭐关注收藏加入我让我们携手同行AI的探索之旅一起开启智能时代的大门
