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2025年03月14日

  问题描述

  如果你的只在和内容中运行(显存占用很低)。

  或者是你不知道如何在本地部署,那么本篇文章将帮助你解决这个问题。

  1. Ollama部署

  是一个开源的大模型管理框架,可以帮助你在本地部署。

  你可以从这里访问的官网下载。

  在这里插入图片描述

  注意,如果你是显卡,你应该下载的版本,否则大模型会在上运行,推理效率低。

  你可以使用+鼠标左键,在新标签中打开链接,防止此页面丢失。

  github:ollama-for-amd

  打开后点击右侧标签,进入软件列表,将页面拖至最低部,如果你的`AMD`显卡是6000/7000系列以上(支持`ROCm`),下载前两个版本,否则下载第三个版本。

  视频中此部分内容介绍有误,直接下载第四个安装包即可

  在这里插入图片描述

  (鉴于很多朋友无法下载ollama,这里给大家整理好了ollama的安装包,扫描领取即可↓↓↓↓)

  ​在这里插入图片描述

  获取后一路下一步,直至右下角出现羊驼图标,表明服务已启动。

  2. 下载官网最新版的wps下载的地方是什么

  2.1 下载官网最新版的wps下载的地方是什么

  在处搜索,打开命令行窗口,输入以下命令下载:

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  当看到有百分比显示时,说明已经开始下载。

  如果下载过程较慢,耐心等待即可一般不会卡死。

  当屏幕出现时,说明已经下载完毕,可以向他提问了。

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无障碍中文版wps的下载的网址是什么  2.2 确认是否在显卡中运行

  在处搜索,打开任务管理器,切至,观察占用情况,如果很低,证明没有在显卡中运行。

  如下图所示:

  在这里插入图片描述

  此时你需要替换部分文件,才能修复此问题。

  访问github:v0.6.1.2

  如无法访问,网盘文件中的即为此内容。

  页面最低部,根据你的显卡类型,下载对应的文件:

  如就下载:

  在这里插入图片描述

  下载完成后,将解压的内容分别对应替换:

  网盘中我将全部的内容都下载下来了,你可以根据自己的显卡类型替换。

  主流消费级显卡对照

  显卡型号微架构GFX 代号备注Radeon RX 580Polarisgfx803经典 GCN 架构,ROCm 5.0+ 已弃用Radeon VIIVegagfx9067nm 工艺,HBM2 显存Radeon RX 5700 XTNavi 10gfx1010首代 RDNA 架构,ROCm 6.0+ 有限支持Radeon RX 6700 XTNavi 22gfx1031RDNA2 架构,主流 ROCm 兼容型号Radeon RX 6900 XTNavi 21gfx1030旗舰 RDNA2,ROCm 官方支持Radeon RX 7900 XTXNavi 31gfx1100RDNA3 架构,需 ROCm 5.6+

  专业卡/计算卡对照

  显卡型号GFX 代号用途场景AMD Instinct MI50gfx906计算卡(Vega 20)AMD Instinct MI210gfx90aCDNA2 架构,专为 HPC/AI 优化AMD Instinct MI300gfx940CDNA3 + Zen4 混合架构

  APU/集成显卡对照

  型号示例GFX 代号架构说明Ryzen 5 5600Ggfx902Vega 架构,ROCm 不支持Ryzen 7 7840HSgfx1103移动端 RDNA3(Phoenix APU)

  2.3 重启Ollama

  再次查看,如果占用有提升,说明已经在显卡中运行。

  2.4 UI界面

  安装拓展,可以使用的UI界面。

  此拓展需要在谷歌浏览器或火狐浏览器中安装,其中谷歌浏览器的拓展商店需要科学上网才能访问。

  如果你无法科学上网,可下载安装火狐浏览器,下载地址

  下载完成后,点击右上角图标,打开,点击下方,搜索,打开后点击。

  在这里插入图片描述

  下载过程可能会比较慢,耐心等待即可。

  拓展下载完成后,浏览器右上角会弹窗提示添加,点击。

  击右上角图标,打开界面,在右上角选择你刚下好的模型,在下方输入框输入内容就可以向提问了。

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  2.5 语言设置

  语言设置

  点击右上角图标,你可以设置语言,如下:

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  3.主要问题解答

  我该下载使用那个版本的官网最新版的wps下载的地方是什么

  关于B的选择:

  显存可用流畅运行备注手机1.5B1.5B玩玩可以核显8B4B主要靠内存4G及以下8B7B及以下-8G14B8B10tokens/s左右16G32B14B理论上24G70B32B理论上32G70B-理论上

  关于内容使用:

  可以使用内存来跑,无非就是慢,2-3tokens/s甚至更低。

  适合不关注效率的推理。

  关于Q的选择:

  如果你通过其他渠道可以下载模型(Ollame默认是4Q)

  建议下载4Q以上版本,Q值越低精度越低。下载高Q值不如下载高B值的模型。

  关于下载多版本:

  完全可以下载多个版本,哪个好用用哪个,需要哪个用哪个。

  如何系统的去学习大模型LLM ?

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