还有比ollama更傻瓜式的大模型本地部署方式吗 ？
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内容提要
文章介绍了使用RTX 4070显卡和ollama工具部署大模型的过程。RTX 4070适合中小型模型的训练，支持实时推理。ollama作为模型管理器，提供简单的命令行操作和API接口，便于模型的创建与管理。文中还提到嵌入模型的应用及函数调用概念，展示如何通过外部函数获取动态信息。
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关键要点
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RTX 4070显卡适合中小型模型的训练，支持实时推理。
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使用nvidia-smi工具监控GPU资源消耗。
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ollama是一个模型管理器，提供简单的命令行操作和API接口。
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ollama支持在本地、K8s集群和虚拟机上部署开源大模型。
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嵌入模型用于将文本和图像数据向量化，适用于语义搜索和检索。
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function calling允许模型调用外部工具并将结果合并到对话响应中。
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通过function calling，LLM可以获取动态信息并进行推理。
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延伸问答
RTX 4070显卡适合什么类型的模型训练？
RTX 4070显卡适合中小型模型的训练，支持实时推理。
ollama工具的主要功能是什么？
ollama是一个模型管理器，提供简单的命令行操作和API接口，帮助用户在本地、K8s集群和虚拟机上部署开源大模型。
如何使用nvidia-smi监控GPU资源？
使用nvidia-smi工具可以监控GPU的资源消耗，包括显存使用量、GPU计算能力等。
什么是嵌入模型，它的应用场景有哪些？
嵌入模型用于将文本和图像数据向量化，适用于语义搜索和检索。
什么是函数调用，它在模型推理中有什么作用？
函数调用允许模型调用外部工具并将结果合并到对话响应中，使得模型能够获取动态信息并进行推理。
如何通过ollama部署大模型？
通过命令行使用ollama run命令可以启动大模型，并通过ollama serve命令将其作为web服务运行。
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