一个专门做特卖的网站网站seo具体怎么做?

1.下载OllamaSetup安装包

下载地址：https://ollama.com/download

这里已Windows系统为例：

2.安装OllamaSetup客户端

3.部署大模型

在系统搜索栏里面，搜索cmd并打开

根据电脑实际配置情况选择对应的模型进行安装

【1】. 普通7B版 安装指令：（适合8G显存）
执行命令：ollama run gemma:7b

如果你是第一次部署，它会自动下载！
【2】. 7B的全量版本：（需要16G左右的显存）

执行命令：ollama run gemma:7b-instruct-fp16
【3】. 2B轻量版：（适合CPU会低配电脑安装）
执行命令：ollama run gemma:2b

这里下载模型需要时间（请耐心等待）

等看到有以下提示后代表模型已经安装成功。

如果你需要下载谷歌 Gemma 开源大模型的文件，那么可以前往官网下载！
官网地址：http://ai.google.dev/gemma

4.加载 Gemma 模型 2B

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torchmodel_id = "google/gemma-2b-it"  # 或 "google/gemma-7b-it"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")# 推理
prompt = "你好，请介绍一下你自己。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

5.测试和常见问题

无法加载模型？
请确保使用的是最新的 transformers

模型第一次加载需要联网从 Hugging Face 下载

可手动提前下载模型：

huggingface-cli download google/gemma-2b-it

想要部署网页聊天界面？

推荐结合 Gradio：

pip install gradio

实例代码

import gradio as grdef chat(prompt):inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)gr.Interface(fn=chat, inputs="text", outputs="text").launch()