在自己的電腦上運行本地 LLM 推理研習環境

類似 ChatGPT,但可以在你的電腦上運行 這篇文章將教你如何在自己的電腦上建立 本地 LLM 推理環境,使用 Ollama 離線運行大型語言模型。 第一步下載程式 請到網址 https://www.ollama.com/ 下載程式OllamaSetup.exe,並運行程式安裝到你的系統 執行程式 用滑鼠點選系統工具列上的Windows圖示,再到搜尋選單輸入Ollama,你就會看到這個Ollama程式了。請執行它。 下載模型 程式執行後,你先到下圖所示的位置選取所要用的模型,選定模型後可以按下載。 如果沒選取模型後沒有下載,詢問問題後也會下載。 詢問問題 模型的差異 在Ollama的官網上的Models中就可以看到目前Ollama可以用的模型。 像是對岸的deepseek OpenAI的開源模型 現在你已經完成 本地 LLM 推理環境 的搭建,可以開始離線實驗屬於你的 AI 模型。 子五乙的同學可以下載到你的電腦玩看看!

Stable Diffusion XL Refiner 細化修飾結果

兩階段擴散模型設計

(Base → Refiner 粗生成到細化修飾流程)是一種「粗生成 → 細化修飾」的方法,使用 Stable Diffusion XL 生成潛空間影像,再由 Refiner 模型細化紋理與光影,提升影像品質與真實感。 ⚙️ 關鍵參數與流程說明 1️⃣ Base 模型:兩階段擴散模型的粗生成步驟 這裡: → 目的:產生一張粗略但有整體構圖的潛在影像。 2️⃣ Refiner 模型:兩階段擴散模型的細化修飾步驟 這裡: → 目的:讓影像更細膩、真實、視覺品質更高。 🧩 為什麼要分兩階段? 這樣做的理由主要有三個: 🔍 …

How to Run Hugging Face Models on Google Colab [Step-by-Step Guide]

How to Run Hugging Face Models on Google Colab

Hugging Face provides a wide variety of pre-trained models for tasks like text generation, summarization, translation, and more. Google Colab, on the other hand, offers free cloud-based Jupyter notebooks with …

Gradio

GPT and Claude In Gradio UI

Gradio is an open-source Python framework that makes it easy to build interactive web-based UIs for machine learning (ML) models, data pipelines, or any Python function. Instead of writing frontend …