最新资讯

第1步：安装环境git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factory# 推荐使用 condaconda create -n

作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net本文系统讲解LLaMA Factory中主流量化方法的核心原理，并基于Ubuntu 22.04环境完

二、LLaMA Factory 介绍和基本使用 LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型训练与微调平台。通过它，用户可以在无

Llama-Factory + Triton推理服务器性能调优实战在大模型落地从“能用”走向“好用”的今天，企业真正关心的问题早已不再是“

文章目录 一、LLAMA-Factory简介二、安装LLaMA-Factory三、准备训练数据四、模型训练1. 模型下载2. 全量微调3.lora微调4.Q

文章目录 问题描述解决方案操作步骤1. 编辑Ollama服务配置文件2. 添加环境变量配置3. 重新加载systemd配置4. 重启Ollama服务

适用场景：本地或服务器部署大模型（如 Qwen、DeepSeek、GLM 等），通过 Docker 容器化管理 Ollama，支持指定 GPU 设备运行模型

一、shell一键部署 注意：这一步比较链接github慢，比较推荐二进制文件部署方式。 输入下面命令一键部署： curl -fsSL https://

作者： L-sase 发布日期： 2025年09月09日 标签： Ollama, Ubuntu 24.04, 离线安装, Linux, 本地大模型, LLM, AI部署 前言