Ollama 提供了多种命令行工具（CLI）供用户与本地运行的模型进行交互。 我们可以用 ollama --help 查看包含有哪些命令： Large language model runner Usage: ollama [flags] ollama [command] ...

Ollama 运行模型使用 ollama run 命令。 例如我们要运行 Llama 3.2 并与该模型对话可以使用以下命令： ollama run llama3.2 执行以上命令如果没有该模型会去下载 llama3.2 模型： 等待下载完成后...

Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。 Ollama 对硬件要求不高，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。 CPU：多核处理器（推荐 4 核...

Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。 Ollama 提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编...

Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。 Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。 Ollama 提供...

在 PyTorch 中，数据转换（Data Transformation） 是一种在加载数据时对数据进行处理的机制，将原始数据转换成适合模型训练的格式，主要通过 torchvision.transforms 提供的工具完成。 数据转换不仅可以实现基...

在深度学习任务中，数据加载和处理是至关重要的一环。 PyTorch 提供了强大的数据加载和处理工具，主要包括： torch.utils.data.Dataset：数据集的抽象类，需要自定义并实现 __len__（数据集大小）和 __geti...

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类神经网络架构，专门用于处理序列数据，能够捕捉时间序列或有序数据的动态信息，能够处理序列数据，如文本、时间序列或音频。 RNN 在自然语言处理（NLP）...

PyTorch 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 是一类专门用于处理具有网格状拓扑结构数据（如图像）的深度学习模型。 CNN 是计算机视觉任务（如图像分类、目标检测和分割）的核心技术。 下...

线性回归是最基本的机器学习算法之一，用于预测一个连续值。 线性回归是一种简单且常见的回归分析方法，目的是通过拟合一个线性函数来预测输出。 对于一个简单的线性回归问题，模型可以表示为： y ...