[AI人工智慧] 使用 Ollama 調用本地語言模型生成文章並且辨識圖片內容

• 大數學堂
• March 24, 2024, 4 p.m.

Ollama是一款能在個人電腦上輕鬆部署和使用語言模型的工具，透過Ollama，我們便能在終端機使用：1. 聯發科的 Breeze 7b 模型、2. 利用 Python 接合 Ollama 的端口，3. 甚至使用 Llava 模型智慧地重命名文件中的圖片。透過本地端部署的大型語言模型，便能在保障隱私與安全的前提下，有效能夠提高工作效率。

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[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型，打造屬於自己的ChatGPT

• 大數學堂
• July 23, 2023, 12:10 p.m.

ChatGPT是一個強大的語言模型，不僅可以寫信、摘要文章、翻譯，還能協助寫程式。然而，與ChatGPT對話時也引發了擔憂，擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸，Meta公司推出了開源的Llama2模型，可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸，提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範，包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。

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[ChatGPT] 個人化Llama2 ！如何在Colab中運用自己的資料集微調 Llama2 模型

• 大數學堂
• July 31, 2023, 9 p.m.

LLaMA-Efficient-Tuning 是一個簡易的大型語言模型微調框架，能夠進行PEFT並支援訓練多種大型語言模型，如LlaMA2、BLOOM、Falcon 和 Baichuan。微調步驟包括安裝 LLaMA-Efficient-Tuning、調整 dataset_info.json 加入自己的資料集描述、導入自己的監督式微調資料集、以及使用內建指令進行監督式微調和預測生成。有了Llama2，再搭配自己的資料集，相信在不久的將來，大家都可以使用LLaMA-Efficient-Tuning快速有效地微調Llama2模型以適應特定需求。

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[AI人工智慧] DeepSeek 部署全攻略 –從 1.5B 蒸餾模型到 671B 滿血模型

• 大數學堂
• Feb. 24, 2025, 10 p.m.

DeepSeek 模型以其強大的671B參數引起開發者關注，但部署方式選擇成為關鍵問題。大數學堂介紹了四種部署方案：適合入門的Ollama和LM Studio、適合正式環境的vLLM，以及需要技術背景但資源需求較低的Llama.cpp。無論您是新手或專業開發者，都能根據自身需求和技術能力，選擇合適的部署方式來體驗DeepSeek的功能。

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