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    这个提示词结构很清晰,学到了

    AI 绘画 comfyui stable-diffusion prompt fine-tuning image tutorial tool

  • ollama 本地部署 qwen2.5,8g 显存跑得飞起
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    本地部署大模型,ollama 是最省心的方案。

    安装步骤:

    # 安装 ollama
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    
    # 下载 qwen2.5
    ollama pull qwen2.5:7b
    
    # 运行
    ollama run qwen2.5:7b
    

    本地部署

    性能测试:

    • 7B 模型:8g 显存,生成速度 30 token/s
    • 14B 模型:16g 显存,生成速度 15 token/s
    • 32B 模型:24g 显存,生成速度 8 token/s

    API 调用:

    import requests
    
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/generate",
        json={
            "model": "qwen2.5:7b",
            "prompt": "你好",
            "stream": False
        }
    )
    print(response.json()["response"])
    

    兼容 OpenAI 格式,直接换 base_url 就行。

    8g 显存的兄弟,qwen2.5:7b 闭眼入。

    本地部署与推理 llm gpt qwen prompt deployment api python model hardware performance
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