低配置本地小模型能力测试啊,这个第三个任务测试,我们现在是 jumbo 二十六 b 的 模型,我们第三个任务呢就稍微难一点,要写一个俄罗斯方块,然后把它放到呃, mac 电脑上这个可以运行的一个 app, 把它放到桌面上啊,然后呢 啊,他开始去执行啊,写代码,我们先来看他跑了九分四十一秒啊,这个速度对于之前我们两个模型来说很快的,之前模型有写一个多小时都没写出来的, 他写了九分多钟,然后最后他告诉我他完成了这个游戏的编辑。但是呢他这个啊,进行这个打包的时候遇到了权限和路径的这个环境限制,他给我两个方案,一个是直接运行啊游戏,然后让我这个,而且还告诉方法啊,在怎么样去运行打开终端。 另外一个是他告诉我方法,呃三个步骤,然后让我手动去把它打包,我尝试了呃,按照他说的这个方法手动去打包是那个没有作用的,所以他这个方法有问题。然后我又尝试了这个 啊,第一个方法就是直运行的话确实能出来这样一个界面。然后是这样的啊,我摁上的话呢,这个方块可以旋转,摁下的话呢就会下一格,但是他还没有给这个游戏里面添加这个重力,就是说他不不会落下,这方块不会自己落下,我必须摁下, 然后呢?左右这些是可以的,然后呢?左右这些是可以的,然后呢?左右这些是可以的,摁一次落一次 啊,但好在他最起码写出来了,对吗?我们之前的那两个模型根本就没有写出来,我看我们把这个方块挪满之后啊,挪满之后没有任何提示,界面自动就消失了。 所以呢,虽然他写的很简陋啊,有很多功能还需要继续完善,但最起码他做出来了啊,所以这个模型还可以。下面第四个任务我想他肯定完成的,会更容易了,我们看一下。
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大家好,今天我们来玩 jam 四加 cloud code, 内容包括下载运行 jam 四,接入 cloud code 编程能力测试。接下来简单讲一下安装和接入。通过欧拉玛瑙 jam 四就能够下载模型, 需要注意的是需要加上模型的具体大小,比如说下载三十一币就是欧拉玛瑙 jamma 四冒号三十一币,等待几分钟模型就能运行。欧拉玛连接 cloud code 也很简单, 用 cc switch 点击右上角,选择自定义配置请求地址,当中填 local host 和端口号,幺幺四三四保存就可以了。 终端输入欧拉玛 launch cloud model jam 四三十一币。 这样来看一下,现在的内存压力是很小的。执行指令登录说一句话,我们内存一下子就上来了,这样子呢,就说明我们的 cloud code 已经在调用 jam 模型了。 要测试的场景是让接入了 jam 四的 cloud code 复刻我们的官网,想让它变成苹果官网的风格, 先到 get design, 点 md 里面找到它的设计风格,进入到前端重构目录下 执行指令。这条指令是安装一个 md 文档,让 cloud code 知道如何模仿苹果的官网设计 design, 点 md 好, 现在已经可以了,命令也很简单,请你使用 next nex 的 gs 复刻我们的官网,参考 design, 点 md 中苹果的设计风格,我们就持续等待吧, 它已经运行了半个小时,还在 plan model, 还在思考该怎么办,我们继续等待吧,现在已经持续运行了快一个小时,代码也编已完成, 打开看一下,启动的时候报错了,让它修复一下,现在来对比一下。 左边是重构之前的效果,右边是重构之后的效果,可以看到右边还是很贴近苹果网站的风格,今天做这个测试主要是想看本地模型在 agent 的 场景下是否能够使用, 相比之前的本地模型只能够聊天,现在已经可以支持一些 agent 的 操作工具调用,基本可以长时间的运行任务,相信再过半年本地模型也能够达到生产的效果。大家有什么想测的可以告诉我, 今天先到这里,谢谢大家。

本地小模型能力测试啊,现在我们这次用的是用的 gmail 啊,二十六 b 的 模型啊,这个其实我这里面下载了这些模型啊,都是我经过筛选觉得我能跑的,然后有很多模型呢, 其实能装能跑问答基本都可以,但是呢,有一些深度的,比如说我们这几次任务测试呢, 一跑起来内存可能就不足了,然后就会崩溃。比如说啊,我们这个这个 jumbo fold 的 这个十四点五七 g 的 这个模型,就是啊,他能用,但是一跑起来啊,比较大的任务呢,他就崩溃了。所以这次呢,我们测试的是这个 jumbo fold 二十六 b 的 模型。 那我们这次的任务呢,同样跟之前的几个都是啊一样的,在网上让他随便找一个周杰伦的图片,把它放到我的桌面上,然后他就开始执行, 他执行的时候我看到他拉起了这个调用我的浏览器,然后呢,第一个他要打开的网页是知乎,不过因为知乎可能有这个呃人见证,他就没有打开那个网页,后来他又打开了别的网页,我看到了他的网页页面有一个周杰伦的图片,然后呢,过了一会他又把那个浏览器关掉了,然后过了一会他又打开 啊,然后我们看他跑了多长时间啊?呃,一共跑了九分钟啊,九分钟,这个跟我们前面测试的几个模型相比啊,他这个时间还是很短的。最关键的是呢,他最后说他为我找到了一个高清壁纸的图片,然后给我放在桌面上了,确实他在我们的桌面上放了一个这个, 然后我以为这没有预览图啊,我以为他是骗我的。就像之前啊,千万九币的模型就会这样放一个不能看的在这,结果他放了一个这个之后呢?我这,哎,预览可以, 那也就是这个第一个测试的这个任务啊,我们这个 g m f 的, 呃,这个模型是我们刚才测试的几个模型里面它是第一个啊,胜任完成了的,还不错啊。那么我们下来下面来看一下它第二个任务它能不能完成。

今天我用了一阵子的 amos 啊,最大的体悟就是简单省事啊,像龙虾对接欧拉玛 lm studio 这样的本地模型啊,需要手工配置啊, amos 真的 是非常简单啊。 大家好,我是根谷啊,今天是 amos agent 系列课程的第二堂课,很多人的虾还没养好啊,现在又开始养马了。首先给大家看一下效果吧,我打开这个 amos 啊 amos, 比如说我做几道题目啊。先来一道简单的吧, 小明现在有十二个苹果,吃掉了三个,又买了五个,现在有多少个?我首先看一下欧拉玛这个,这一枚的四二十六币啊。好,他已经装载进去了。装载进去的话以后你看啊,一辆车 每小时六十公里,二点五小时能走多少公里数?那第二次就会快很多,因为刚刚我很久没用它休眠了哈。我们再做一道比较难的题目吧,一道概率论的题目。这道题目是比较难的,一个盒子有三个红球,五个篮球不放回抽两次 啊,就是这个球第二次抽到红球的概率,他给了两种方法对吧?嗯,那再给两个这个脑筋急转弯,这个小时候经常经常被坑啊。小明的妈妈有三个儿子,大儿子叫大毛,二儿子叫二毛。小儿子叫什么?小儿子是叫小毛吗?不对,是叫小明对吧?来一个这种吧 那来一个这种。呃,他这个记忆体没有的,比如说,呃,美国的现任总统。总统是谁呢?他应该要去网上去找,哎, 或者是美国的第一任总统是谁,我看看他能不能知道叫 music music music 啊。 这个 ems 最大的特点就是它,如果是啊,如果是它没有的功能,它一定会去网上找,比如说,比如说北京今天的天气如何,这对它来说应该是有难度的,它应该没有这个技能才对的,是吧? 那它你看它要去这个叫酷 google 去搜寻这个北京的天气,它要去 bing 里面去试了,是吧? 大概是搞不定的,我觉得它应该需要做一个这个天气的一个 api 的 接口去访问,它自己要去写这样一个技能, 然后我讲一下怎么样去快速的让这个爱马仕对接你本地的模型,因为你的电脑足够强大的话,我建议你还是用本地的模型啊,因为非常省钱啊,非常省钱啊。第一步就是进入这个欧拉玛,对吧?我用的是欧拉玛的当当 low 的 欧拉玛,是吧?我用的是苹果的, 自动的,就下载,下载完了以后这个没有什么可讲的,就是一个应用程序打开,打开它的话,这里面有很多模型啊,如果你电脑配置比较好的,就去下这个二十六 b 的 啊,二十六 b 或者是 三十一 b 的 都是没问题的,我的成,我的电脑下三十一 b 是 没任何问题的,当然我的电脑也是跑不起一百二十 b 的。 下完了以后,下完了以后你测一下就好了,比如说我下了这个这个这个 这个,这个我是有的,对吧?这 gpt 的 你,你是什么模型啊?对吧?它就是 gpt 的 这个这个单元模型,是吧?下完了以后,这个就挂在这里就不用管了,就是好通了,它出现了 cking thinking 啊,就 ok 了啊,你就不用管了,你可以把它擦掉。那第二步要要你知道这欧拉玛用的是什么端口?那欧拉玛端口的话是幺幺四三四,那这个端口是怎么知道的呢?很多人他在问这个端口怎么知道呢?其实是靠那个 l i s f 这个,你去看它的监听端口, 欧拉玛这个监听端口就是幺幺四三,是默认的,这个东西大家记住就好了,他不是八千是吧?也不是八千,也不是幺幺四三五,就是这个就就用这个命令,命令行啊,这是教大家一个小技巧,然后怎么把它配置上去呢?也是非常的简单的,是爱马仕,爱马仕这个名字我觉得取得特别棒啊, model 就就一个命令。然后呢?你翻到下面了,如果你用了龙虾的话,这些都是他把龙虾的配置倒过来了。假设你第一次配,第一次配是没有这些的,但是这个这个选项是有的,叫那个卡斯特吗?卡斯特吗?在哪里啊?自定义的端点,这个这个 这个这个 http 冒号双写,这个幺幺四三四回车,这里的 api 你 们不需要,不需要,因为不需要 api, 来这里面就选择模型了,对吧?这里面你选择一二三四,我应该是默认的是二二,是我最喜欢的模型啊,这是目前为止 最强大的模型啊。这个上下文这个窗口最好设置为非常大,七万 七万是没问题的啊。好了,以后就是 amos, amos, amos, amos, 哎,它总会出中文, amos, 哎,这就好了,最好是你先杀一遍进程,然后呢取一个新的回放框,因为它毕竟不是在浏览器里面,它全是这个命令行,所以说开始用起来可能不会那么习惯,但是用着用着应该就比较顺手了。比较顺手了啊?

大家好,今天我们演示黑姆斯的安装,并使用本地模型欧拉玛对接 qq 机器人。 第一步,我们在 windows 打开 cmd 命令窗口安装,通过 wsl 安装雾斑图操作系统,输入命令 wsl 空格杠杠 install 回车,然后开始下载安装雾斑图操作系统。 这个虚拟机是 windows 原声支持的环境,所以说安装起来特别丝滑,我们这里就只需要等着它安装就好。好了, 现在已经安装好了,就等着启动了。 好,乌班图操作系统安装成功,我们这里给他一个用户名,这里我用 h 键,你们就自己随便就可以。这里输入乌班图系统的密码, 两次要输入一致。好了,关于虚拟机的就这么多,下一步我们就是要将乌班图的 a p t 源切换到国内,我复制这条命令过来编辑这个脚本文件,输入密码, 然后我们去复制国内的镜像源地址, 这两个都是阿里云的吉祥源地址。复制过来,然后我们先编辑第一个 上来,通过键盘上的第二键把这些默认的删除掉,删除掉过后把我们原本的鼠标右键粘贴上去要,然后这里我少了个前缀,把它加上 u r i s 冒号。 好,我们再把第二个复制过来,这两个是不一样的,第一个是普通的 app 员下载,第二个是基于安全的 app 员下载,修改结束就 ctrl 加 o 保存,然后 ctrl 加 s 就 退出。 好,我们下一步就复制命令去安装 nvme, 这里我并没有去直接安装 ldgs, 而是安装 nvme, 通过 nvme 就 直接可以安装 ldgs, 而且还可以同时安装多个版本,灵活切换使用就可以了。 那么我们需要使用哪个版本,就执行 nvme user, 然后版本号就可以好安装好, 包括我们加载一下 n o m 的 环境变量为车, 然后执行命令安装 o d g s 二二版本,它安装 o d g s 的 时候默认会把 n p m 一 起安装上的,所以我们 n p m 不 用去单独安装,就直接安装 o d g s 就 好。使用二二版本, 然后在这里验证一下,把这三条命令复制过来,直接运行就好,没有报错,都显示版本号没问题。下步我们将 npm 的 气象员切换到国内。 好,我们下一步就开始安装 hems。 在 安装之前呢,我们需要在原本的命令上加两个命令,就是杠 s 杠杠空格,杠杠 set up, 目的就是我们只进行安装,不进行初识化配置界面不运行好,复制过来命令,然后进行鼠标右键粘贴安装, 这里就等待它安装。这里的速,安装的速度呢就取决于大家的网速了,网速越快呢,这里就越快,网速越慢呢就时间不好说了,就 反正就一个字,等,有耐心点就死等 好到这个界面,黑马就已经安装结束了。在我们开始配置黑马之前呢,我们先登录 qq 机器人,因为我们等一下对接的就是 qq 机器人,把 qq 机器人准备好,进入 点 qq 点 com qq 机器人的官网,直接回车。好点,这里立即使用,我们去用手机扫码登录一下这里。 好了,扫码登录成功,我们接着去这里点,我同意点一下,点同意。 好,这里创建一个机器人,我们就点这个地方创建机器人, 然后这里修改一下机器人的一些信息,就是名字或者和介绍啊,不修改呢,也可以的,这里我为了方便我就修改了, 省的到时候我也找不着机器人在哪介绍,就取个 hems 智能体点,确认好这个页面不,不要关闭,我们下一步接着开始 hems 的 配置, 这里执行命令, hems set up 哦,报错了哦,原因是我们没有加载环境变量,在 hems 安装后,这里执行一下 so 码。好, 对,好了,加载起来再执行命令,这里选择快速配置,直接默认回车。等一下, 这里面是让我们选择模型配置,我选择这里,我选择本地的,所以就选择这个 回车,输入我们的欧拉玛的 a p a 地址, h p p 冒号双斜杠幺二七点零点零点一,冒号幺幺四三四,回车再回车。 那问你输入添加 v e, 我 们选择是输入 y 回车,这里是模型,那我们总共有三个模型,我们选择第三一个加码加码四 e c b 三, 这里直接回车回车,然后这里面就这里面就是 set up message 这些,我就直接回车,选择配置它 好,我们这边选择 qq 回车,然后将 qq id 鼠标点这里复制下来,过后在这里鼠标右键就粘贴上去了,这是 qq 机器人 app c 款的,这个呢,我点复制, 依然是在这个地方鼠标右键,然后这里右键过后,它不会有任何显示的,我们就直接回车,不用管这里直接回车,选择上面那个开放式的,就是任何人都可以 连接这个机器人回车回车, 剩下来就直接回车就好了。看一下啊,这个就直接默认就好,为什么要启动这个服务?现在是不是我们直接选择是输入 y 回车 这个地方?就是问我们需是不是需要开启聊天,我们就开启聊天测试一下。嗯,它这个只能在目前只能在命令行测试聊天,我们试一下发个消息。你好, 等它回消息,第一次连接上回消息是比较慢的,但是没关系,我们稍等一下就好。 你使用的是什么模型? 好的,我们这里再来测试一下。 qq 这边已经好了, 这里显示一个提示信息。这个意思说没有,主要的是连接过来,我们这个不用管它 今天是几月几日, 这里说它是个本地模型,没联网,所以说不能进行操作。这不管呢, 到此为止,我们的 hems 就 使用了本地加码四模型,然后并与 qq 机器人进行了对接。

hello, 大家好,我是 ken。 上条视频说到 gemma 四在接入到 openclaw 之后,只能充当一个聊天机器人,我不愿相信,也不甘心, 一个二百六十亿参数的模型,能力应该远远不止于此。于是我今天又坐下来折腾了一天,有好消息也有坏消息,听我慢慢说。 先说好消息,今天的第一个突破,在我给他安装了文件系统技能之后,赋予了他读写我本地文件的技能。果然,他可以根据我的指令在桌面生成一个 markdown 文件,算是一点小小的生产地了。 但当我让他在桌面上创建 word 或者是 ppt 文件的时候,还是一样会牢牢卡住。 好消息到此为止,但接下来我想到了一个新的思路,既然 openclaw 是 有记忆的,它可以学习并且积累技能, 那么如果我先接入到一个聪明的大模型,把我需要的技能都完整的走一遍,再切换回 gem 四大模型,看它能不能完美的复刻出来。 于是我切换成了 podocr 技能之后, 在桌面上放了一张带有简单文字的图片,然后让 codex 先做一遍演示,把图片上的文字准确地提取出来发送给我。 结果非常顺利, codex 不 但把桌面上的文字准确地提取了出来,还帮我顺带把技能也优化了一遍。 好现在切换回 jama 四,让他重复刚才的操作。我给他下了一样的指令, jama 四可以正确地调用 pad ocr 这个技能,也能够识别到桌面上的图片,但就是在提取文字这一步,他怎么样都做不到,会卡住。 我中途问他是否有停止工作,向我汇报进展,他都说正在提取文件中,但是无论我等待多久,十分钟,二十分钟,半个小时 都没有给我任何的反馈。我担心是不是他在运行的过程中,我的电脑内存不足,导致他没有办法生成,于是我把模型切换成了更轻量级的 e 四 b 版本,结果还是一样,会在提取文字的过程中牢牢的卡住。 这让我有点困惑,究竟是我的电脑内存不足,还是模型的能力不够?我更倾向于认为是模型的能力不够, 因为二十六 b 混合专家模型在实际工作的过程中呢,只会调动四 b, 也就是四十亿的参数。 这个被激活了四十亿参数的专家可能还没有学会怎么去运用 o c r 这项技能,但也不能完全排除是运行内存不足导致的。 现在还不能下定论,只有等四月十六号我的 max studio 到货以后,我让他跑三十一 b 满血版的大模型才能够有答案揭晓了, 到时候我会第一时间和大家分享我的测试结果。上一条视频的评论区有很多人问我,他的设备的内存是多少,什么版本 能够跑什么样的大模型?这里就 gemma 四的四个版本呢,我分享一个简单的小公式,供大家去进行自行计算。普通模型呢,就用你的内存或者显存储以四, 得到的数字就是你能运行的大模型版本。比如说,如果你的内存是十六 g 除以四等于四,那么也就是说你的电脑可以跑 e c b 这个版本。接入 open cloud 以后呢,可以做问答机器人,也可以生成 markdown 文件。 但是 jam 四的二十六 b 混合专家模型是略有不同的,因为就像我刚才所说,它在工作的时候呢,只会调动四 b 的 参数,所以呢,是比较特殊的,如果内存达到二十四 g, 就 可以运行二十六 b 混合专家模型。 还有一个简单的测试方法就是如果你电脑的内存是足够的,你可以把呃一二 b, 一 四 b 和二十六 b 三个版本的大模型都下载在本地,然后用欧拉玛去运行它们,看看你提出问题或者下指令之后,他们是否能够做到秒问秒答。 如果能够做到秒问秒答的话,那接入 openclaw 它是可以做问答机器人使用,没有问题的。但是如果在欧拉玛中只是作为聊天机器人,它的回答都是相对来说比较慢的话,那接入 openclaw 肯定是没有办法使用的。 在接入 openclock 以后呢,内存的消耗量会稍微大一点,所以大家在实际使用的时候,最好还是能够留一些余量的好。今天的折腾就分享到这里评论区,告诉我你们还想看什么,我们下期见。

hello 宝子们,在 windows 上面安装 hermes agent 成功不了啊,终于放弃了,这个周末白搭进去了,别再熬夜踩坑了,我劝大家直接放弃吧。我为什么要在 windows 上 安装 hermes 呢?因为啊,我在它的 install 点 s h 安装文件里边儿发现了一个 windows 一 键安装的脚本,一个 install 点 ps 一 的安装文件。 我看了一下,里边大部分的功能都已经实现了,我说这不都已经写完了吗?怎么还还还藏着掖着? 我决定这么搞一下试一试,结果不搞不知道,一搞,哎呀,周末两天全搭进去了。首先要使用安装这个脚本,要解决一个网络的问题啊,为了我想搞完以后 分享给大家,让大家也可以使用。我就把 git hub 上面的这个项目除了呃 hermes agent, 还有它的子项目移植到了开源中国,就是 et com 上面里边的内容,里边的有一些代码依赖,还要修改, 比如说像 uv 的 安装脚板,你要改成是国内的安装员,然后 note gs 的。 呃,镜像,你要安装国内的镜像员?我在周六晚上的时候 就发现,哎,传不上去了,怎么办?他想需要实名认证,把我的身份证照片儿传到了 get 上面儿,结果到周日也没有审核通过。 没办法,今天我又尝试了一下,在本地搭建一个 get bear 仓库。嗯,终于在 windows 上面安装成功了啊,只支持打开命令行的界面,没办法安装网关,绑定 qq 的 时候也报错。我也没有尝试去安装这个图形界面,我想也是没办法使用的,因为网关都起不来嘛, 我决定放弃了。命令行的界面已经有了,能够连接到大模型,我用的是 mini max。 我 测试一下,没有办法使用 qq 聊天工具啊。来控制 hermes, 不要在 windows 原声上面安装 hermes 了,最起码在一个 wsl 下面来安装吧。

还在花大价钱烧 token 养龙虾吗?别急,谷歌新出的 jamma 四大模型,本地就能跑,让你实现 token 自由。这期本喵保姆级手把手教你装模型,再带上最近爆火能自我进化的 hermes agent, 一 次全搞定! 首先咱们打开百度,为了部署的更简单,咱们搜索欧拉玛这只羊驼,进入官网点击 download, 然后选择自己的系统版本,点击下载就行。接着可以直接双击运行安装,但是他会直接安装到 c 盘,为了保护我方 c 盘,所以可以使用这条命令安装到其他目录。 接着咱们再次打开百度搜索魔,搭进去之后点击模型库搜索摘码四, 这就是本期的主角了,它有着四种规格,二十六 b、 三十一 b e、 二 b e 四 b, 并且它们都支持多模态,甚至这俩小的还支持音频,纯纯的就是为本地打造的。而且这个二十六 b 的 还是 m o e 专家混合模型, 意思就是当你使用它时,并不是所有参数都参与计算,而是只激活专业对口的那几个,大大提升了效率。 接下来可以点击这个下载模型,里面就有下载的命令,现在打开命令行,输入这串命令就可以进行下载了,也可以添加 local dir 将它下载到指定目录。如果遇到没有 model scope 这个命令,那就通过 pip install model scope 进行安装就可以了,当然前提是本地需要派遣环境, 不过这里也可以点击这个模型文件,点击下载也行,需要全部下载,但是为了本地能节省更多的显存或内存,我建议咱们直接下载 g g f 格式,并且量化后的模型, 咱们重新搜索 jam 四,选择这个,进去到模型文件页面,选择下载单个文件就行。这里可以直接点击下载,也可以使用刚刚的命令。 不过这里需要根据自身情况选择适合自己的量化格式。这里我大概说下有哪些量化格式,宝宝们听完后自己选择就行。这里有 q 二、 q 三、 q 四、 q 八等等。 这里 q 四就是斯比特量化,数字越大,精度越高,回答的问题也会越好,但对应的模型文件和显存占用也越大,基本咱们选择 q 四就可以了, 如果电脑再差点还能再降。然后是 k, 这是现在的主流量化技术, s 是 体积更小,速度更快, m 则是质量更好。 然后是 i, 这个是极致量化,比 k 量化模型更小,而且也能保持良好的性能。这里的 s 依旧是 small 的 意思, m 依旧是中等压缩, xs 是 更大的压缩,但相对质量损失也比较明显, xs 要比 x x 好 点,而这个 n l 就是 你的首选。使用非限性重构,相同比特质量最优。这里就简单介绍。到这儿,咱们继续。现在下载好了,再次打开命令,行输入以下命令, 然后输入 olama create 命令,就可以把下载的模型加载到羊驼里了。这里的 model file 是 对应的参数,里面有卸载多少层到 gpu 中以及路径等等。 加载完后就可以运行了,咱们输入一个问题试试, 也可以打开我拉玛的界面进行提问, 是不是还挺聪明,竟然没上当?接着继续。我这里为了安全使用了 docker, 部署 hermes docker, 大家可以直接百度搜索下载 docker desktop 并安装就可以了。 但是使用 doc 会有一些局限性,比如无法操作对应的文件等等。如果不使用 doc, 也可以使用 wsl 安装一个物班图,直接输入以下命令即可。如果你使用 doc, 就 先打开 doc 服务,然后再次打开命令行,拉取一个最小的物班图镜像, 然后再用这条命令创建一个容器并挂载到本地的一个目录上。 然后再次打开百度搜索 get up, 进去后直接搜索 hermes, 然后它里面就有一键安装的命令,你打不开 get up 也没事,直接按照屏幕上的命令敲出来就行。 关键的来了,选择倒数第二个,然后填进这个地址,这是 docker 连接外面的地址端口,就是 olama 的 服务端口。如果没有使用 docker, 可以 直接替换成一二七点零点零点一就行。等待安装完成, 直接输入 hermes 就 可以使用了。不过因为我本地没有英伟达的 gpu, 所以 无法加速,我就通过 python 代码开放了一个接口,修改下参数让 hermes 调用。需要的宝宝可以评论区戳我。然后咱们看下如何连接本地, 输入这个地址和对应的端口以及 u r i 就 可以了。然后继续咱们再看下结果 是不是完美,这样就可以不用花钱买 token 啦。不过这里有些建议,如果你的电脑无法使用 gpu 加速,就不建议本地部署了,根本无法使用,吐字的速度以及理解的速度根本不行。 而且因为龙虾和 hermes 调用本地模型时会传输超长的提示词以及上下文,导致电脑烧炸了都得不到返回, 而且 hermes 好 像出问题了,知道的评论区见。最后说下你本地都用什么样的大模型,以及安装时遇到的奇葩问题评论区聊聊。这里是永不秃头的喵记花里用大白话拆懂科技,咱们下期见!

整个恢复的速度相当的快,这是在手机上,而且大家看现在完全的没有联网。哈喽,大家好,那今天跟大家分享一下,基本上可以说是 iphone 上面最强大的免费本地 ai, 完全不需要联网,搭载的是 game 四啊,非常的强大, 大概就这个软件啊。 edge gallery 点开之后点击这边,我们可以选择我们的 model 子啊,这边有非常多的什么 jimmy 三呐, jimmy 四, jimmy 四是 google 推出的啊,给迷迷同样也是 google 推出的, 但是他不想给咪咪,给咪咪那是付费的,这个是完全的免费的,这里面我是下载了一二 b, 一 二 b 它是二十亿参数,一四 b 是 四十亿参数。那真马四相比于过去的真马三,主要有这么几个特点啊,首先第一个就是它整个脑细胞啊,整个容量会更加的高 啊,就是模型架构进行了一个非常大的优化。苹不是苹果啊, google 通过非常高效的蒸馏技术 distillation, 可以 让四十亿参数,就这个一四二 b 啊,可以达到过去一百亿二百亿模型那 这种水平,所以它整体智商就更加的高了,但是它占用的内存却没有变,所以它就可以让我们使用这个 iphone 十七 pro max 这种十二个 gb 内存的手机,也可以非常流畅的使用,而且它现在是支持了多模态原生支持,就是它可以理解我们拍摄的图片,逻辑和语言都是同步 的,识别精度跟上一代比啊,提高了大概百分之四十,而且它整个记忆力也增长了,整个智商更加的高了。过去我们在使用手机端的模型的时候,哔哔几句,他就忘了前面哔哔啥了,所以这个是一个非常大的痛点,但是这次 jam 四它每秒可以达到一百二十八个头肯, 所以我们把一整页的,比如说五百页的这种 pdf 啊,这种文章丢不进去,它也可以在几秒内看完,然后回答我们。再有一个就是 iphone 上为什么使用它会更加的好用,就是因为 iphone 它独特的架构就是 m r x, 反正就是统一内存啊,什么 cpu, gpu 啊,这几个都是统一使用内 存,所以在这个 a 十九 pro 里面使用这个加速单元,再配合上 g 八四,整个发热更低,跑得更加的快。那 所以我们简单的给大家演示一下啊,首先这个 ai chat 啊,这个是完全在本地的,所以我们现在打开飞行模式,关闭蓝牙,关闭 wifi, 都是可以正常的使用的。 这边有什么 e 二 b 啊,它有一个 best overall 最推荐使用的这个啊,我们试一下这个 e 二 b 就 可以整个大小容量也就是二点五四个 cb, 然后 ch 你 是谁? 马上就回复了,我是战马四,一个由 google dmind 开发的开放群众的大型语言模型,你有没有意识,整个回复的速度相当的快,这是在手机上,而且大家看现在完全的没有联网飞行模式,所以我们在飞机上在 处理这种文档,我突然有一个呃,突发奇想,想要咨询的时候,就我们直接在手机上跟它逼逼就可以,它就会给我们一个非常不错的答案啊,整个推理模型也相当不错。然后我们在这边点击这个之后,我们可以选择 max token 啊,我们可以进行选择 topk, 说实话,这个我也不知道它是啥意思啊,哈哈,然后我们点击 ok, 我 们可以再问一下啊,根据哥德尔不完美的系统,它都是有一个缺陷的,那么宇宙它作为一个系统, 他为了解决内部的这种无法解决的矛盾,所以他创造了生命,他看本地啊,在本地这么深刻的问题,他触觉了哲学系统论,生命起源,噼里啪啦, 哎呀,生存压力,适应性创造的本质有很多,在本地这个速度我个人感觉已经非常的够用了,还哔哔呢。 ok, 他 最后来了一个总结,一个看似完美的系统, 其内在的动态张力矛盾是其演化的燃料,生命正是这种内在张力的一种具象化和解决机制。他不是为了追求绝对的完美,而是为了在既定的有缺陷的宇宙框架内,实现一种动态的,有目的的存在。人生的哲理根本就是存在,扎斯的存在就是他们 关于这个歌德尔的不晚辈定律啊啊,我再找一期视频单独跟大家分享一下啊,今天我们就先跳过,总之我们在这边可以跟他比一遍,然后点击加号,之后我们看,我们可以看他的 history, 然后点击这边右上角的小加号,我们可以创建一个新的聊天,这个都是可以, 然后我们后退,后退之后这个是 ai chat, 唯一比较不满的就是它整个功能是比较分离的啊。当我们想要 ask a mage 用图片进行交流的时候,我们必须要到下面这边啊, explore other use cases 有 各种 使用的场景啊, ask a mage, 我 们可以让他啊回答我们拍摄的照片和图片。在这边点击加号之后,我们可以选择 photo library, 选择我们的照片,选择 camera 啊,这都是可以的。 我选择 camera 拍一个,呃, use photo, 然后我让他逼逼。这个是什么?有哪些特点啊?这个失误了。哎,这个失误了。这是 playstation port。 差一点啊,等会啊,我们刚才是使用的二 b, 我 们使用四 b 试一下。二 b, 他 可能智商没那么高 啊。使用这个二 b 啊,使用四 b 来试一下。这是什么?有哪些特点?嗯, yes 哦,他把旁边的 major sense 控制特点,触觉反馈,自适应班级, l two, r two 可以 根据游戏内的动作提供不同的阻力。 啊,噼里啪啦,还有例子呢啊,荔枝麦克风和扬声器设计和人体工程学啊,这些都有了。 ok, 这是什么花哦?金樽花,万寿菊。我们再换一个,让他翻译一下,翻译成中文,重新打开飞行模式, wifi 关闭。大概 它同样可以在本地完全免费的进行翻译,相当不错。所以我们在飞机上啊,都可以用注意力焦点, attention, focus, injection, 汇聚所需信息的过程。第一段,第二段它都会进行一个分段,第四段,第五段原文都有此处文字被遮挡,这种细节 相当不错。 very good。 然后这里面呢,还有一些比较简单的,什么 ask, 你 major 啊,什么 audio square, 但是没有特别大的鸟,用什么 prompt lab 啊, tiny garden, 这是一个小的游戏 mobile actions 啊,它可以用这个小的模型来操纵我们的电脑啊,不,是操纵我们的手机,比如说, turn on flashlight, 可以打开我们的闪光灯, turn off, create contact, send, email 这些,但是我用了一下,不是特别的好用,实际来讲比较好用的可能是这个 agent skills, 在 这边我们选择四 b 的 模型,什么 generate, q r code 呀,粘贴进来之后生成 q r 码, loading skill, 它是可以使用我们的 agent skill 的, 我们可以让它生成一个 q r 码完全离线的状态。另外这边啊,还有其他的什么 interact, map 啊 这些用起来感觉就那样啊。然后这个比较有趣, text spinner, 它需要一个访问的权限,大概是这样的一个效果,我们可以更改它的文字啊, spin 使用中文给它相机权限。呃呃,任何文字都可以,就这种效果,虽然没什么鸟用,但是 还挺有意思啊,就是这样的一个为的。这个呢,就是 google ai h 格兰瑞,我们可以使用 google 最新推出的振马四,高效的二 b, 高效的四 b, 我 们都可以在这边使用。但是这个软件呢,说实话,目前它整个 bug 还是有一点多啊,就是用的时候卡住的情况是,呃,挺多的,挺平板的。对大家有兴趣的话啊,想要免费使用的话,可以试一下,再等一下它们的更新吧。 啊,可能我现在是使用的艾弗莎士六点五 bug 版本,所以它整个匹配度不是特别的好啊,大家可以试一下。

一分钟让你搞清楚关于全球最强开源模型 jam 的 一切。最近谷歌开源了 jam 四,我将用四个问题 让你清晰了解关于 jam 的 一切。 jam 各版本的区别,我家的电脑能用吗?模型怎么部署安装?普通人用来干什么?先说他的四个版本,三一 b 直接冲上全球开源 ai 榜第三名,以前要机房才能跑的能力,现在你家里的高端游戏显卡就能搞定。 轻量版的一二 b 和一四 b 为手机、平板以及中低端电脑设备打造,性能虽不是最顶级,但是绝对好用够用。而二六 b 猫号称总参数两百六十亿,但实际每次思考只用其中三十八亿个,最相关的效果却能媲美两百六十亿, 能理解超长文章以及视频。简单说,无论你是用手机、笔记本还是高性能电脑, jam 四都能给你免费安全强大的顶级模型体验。再说你家里的设备是否能用上?一张图告诉你 jam 四个版本的最低要求。 对于多数人而言,家用的电脑设部署一二 b 一 四 b 完全够用,基本能满足百分之九十的使用场景。另外两个版本对内存要求较高,但是性能出众,属于好马配好鞍。 再说模型安装,整个过程大概十分钟左右。首先下载 lm studio, 然后打开 opencool 或者 id 工具,让它查找你本地配置,给你推荐安装哪个版本。之后在 lm studio 里下载,运行搜索推荐的模型名点下载,最后接入 opencool 或者 i d e l m studio, 提供 open ai 兼容 api, 在 open 框里把 api 地址改成, h t t p l o c a o s t colon twelve three four slash vivo 就 能用 jama 四驱动你的 ai agent 了。 网上攻略一大堆,这里就不展开了。最后说下所有人最关心的能用 jama 做什么?这里推荐三个场景,可以去试试。第一, 构建本地知识库,把工作和学习相关的文件丢给本地 jama, 让他帮你形成系统化的知识。构建个人知识库时进行向量缩影和 anitive, 解锁数据不出本地,安全合规。第二,给家人搭建一个 ai 助手,下载好模型,配个界面,电脑手机都可以直接对话,不花钱不泄露隐私。第三,内容创作 最大优点是无限额度,即便不如部分付费模型,但可以靠大量尝试提升优质内容的概率。千马寺会改写国内企业及政府客户的私部模型格局吗?欢迎在评论区发表你的观点。

大家好,这个视频我们就要说一下怎么去将欧拉玛安装到 c 盘以外的其他盘符 c 盘以外的这里呢?我们先下载欧拉玛的安装程序,先下载 这个 downloading, 欧拉玛,点一下,点一下 download for windows, 在这个位置等它下载,安装好在这里如果下载安装比较慢的话,我们就复制下它的链接, 鼠标右键复制下载链接,然后打开我们的迅雷找一下,将它复制到我们的迅雷里面去进行安装, 这里新建 它默认会将我们的下载地址会放进去,我们直接点下载就好了,如果没有的话,这个位置我们就 ctrl 加微粘贴就可以了,然后直接点下载, 这样呢下载就会快很多,我们等它下载好这个地方就直接取消叉掉就可以了。 好,下载好了我们就右键打开文件夹, 将它 ctrl 加 x 剪接出来,放到这里面就好了,这里我们打开 cmd 命令,在这里直接 直接就执行命令, e x e 斜杠,大写的 d i r 等于 f, 我 们安装到 f 盘就冒号,然后再一个斜杠,就这个是左斜杠,记住安装到 o l a m a 这里就是说将欧拉玛安装到我们的指定盘符 f 盘 o l a 就是 欧拉玛的这个文件夹里面,直接回车 好,它会弹出这个安装窗口,我们点这里安装,大家看到这里这个位置就显示它已经安装到我们 f 盘了,我们等它安装好,下一步我们就要设置模型的位置 安装,除除了我们就让它安装,安装的时候我们去看一下 olama 的 文件夹里面呢,我们新建一个文件夹叫做 models m o d l s 这就是我们等会儿需要安装模型的位置,我们就所有的模型都下在 oama 整个文件夹里面就好了, 这个文件夹准备好,我们就等它安装吧。 好了,欧拉玛安装好了,并且自动运行起来,我们这个地方选择 settings 设置, 这个地方就是模型的一个设置,我们这地方点击 real 浏览,浏览到我们的 f 盘曲,此电脑 f 找到欧拉玛的文件夹 orders, 点确定 好,这样呢,它的模型也就会下载到嗯,我们指定的文件夹里面。这样子过后呢,我们就要开始准备给它下载模型, 我们还是 java 四复制这条命令, 到 c m d 窗口粘贴这辆 mini 直接回车。那么哦,这里安装过后,我们没有加载环境变量,关掉,重新打开一个 c m d 窗口, 这个时候再粘贴执行好了,现在它就开始自动给我们下载模型,我们到模型文件里面去看一下有没有变化, 右键属性 看,通过两个属性的大小对比出这个文件,随着模型的下载进度 不断地增加,然后这个文件夹不断地变大,所以就表示我们的模型也放到这个文件夹了,已经 这样子呢,整个欧拉玛包括它的模型都放到了我们指定的盘符了,谢谢大家。

如何把谷歌的 gemini 免费的安装到你的电脑手机上,并且呢,不用联网也可以使用,也不用担心数据泄露,也不用支付会员费用,答案就是安装它们的开源模型 gemma。 那 gemma 又是什么呢?和 gemini 虽然是两个名字,但是它们本质上都是同一个东西。 gemma 是 gemini 的 开源模型,也是 gemini 经过简化之后的模型。这里面要讲一个大模型为什么叫 gemini, gemini 经过简化之后的意思。 二零二三年,谷歌为了应对拆 g p t 带来的生存威胁,谷歌合并了内部两大顶级 ai 实验室, 谷歌 brain 和 deep brain, 那 这个就是谷歌 ai 版图上的双子星。其实在拉丁语里面, gemma 就是 gemini 这颗大宝石切下来的一块儿小明珠。打个最简单的比方,网页上那个无比强大的 gemini, 就 像城市里面的中央供水系统, 水流极其的庞大,但是你必须连上水管,也就是连上互联网,并且用多了,人家是要按流量收你费用的。而 gmail 就是 谷歌免费送给你的一台满级配置的高端净水器, 虽然出水量不如水厂大,但是它完全免费,完全是属于你自己的。在最新发布的 jam 四家族里面,同样支持多模态,也就是它既可以看图,也可以听懂声音,还可以写代码。 点到这里,你肯定会问,谷歌是来做慈善的吗?为什么要把一个模型免费放出来呢?那这样子谁还会去充 jamie 的 会员费呢?这个其实是谷歌一个极其高危的羊毛,想象一下,谷歌现在建了一栋无比豪华的写字楼, 如果他把内部的办公空间完全免费开放,让所有的创业者出创公司全部搬进来,表面上看他亏了租金,但实际上呢?当整个商业生态都用他的标准写代码,他就掌握了 规则制定权。等这些小公司项目做大了,需要更强的算力了,自然就会购买谷歌云服务,或者租用顶楼收费的 vip 会所。 另一方面,谷歌面对试图垄断闭源生态的 openai 和开源大户 meta, 如果不把 jama 拿出来免费送,那整个 ai 时代开发者生态就会被别人拿走。所以免费送模型本质上就是为了抢夺未来十年的技术话语权。 那这个免费开源神器到底适合谁呢?首先,对于做科研、商业分析、金融投资的朋友就特别合适,因为自己手里面有大量未公开的研报和财务数据,根本不敢上传到网上的 ai 里。而像 jam 这样部署在本地电脑的开源模型就是他们最好的选择。 而最新发布 jam 四有四个版本,就像小杯、中杯、大杯、特大杯,那到底选哪个好呢?这条视频就直接告诉你答案,手机就直接选小杯,普通电脑选中杯,高端电脑选大杯, 企业级的就选超大杯。如果你不知道你的电脑是什么型号的,那就选中杯。那如何安装这个开源大模型呢?建议去欧拉玛的官网上下载,注意一定要下载带 it 版本的, 它代表了是能够听懂人话的指令微调版,如果你在安装的过程中出现问题,建议搭配豆包使用。这就是本期的视频啊,关注我,带你了解更多 ai 内容!

大家好,今天我们在本地安装 lm studio, 然后部署本地模型伽马四模,模型部署过后呢,我们就把它接入 opencloud, 这里呢我们先进入 l m studio 的 官方网站,然后进入过后在首页点击这个地方 downloading for windows 进行下载,点击它过在这个地方就开始下载了,等到下载结束,我们直接运行好了,这就下载好了,我们直接双击进行安装, 这里选择,我同意这个地方我们可以选择为所有人安装和仅为自己安装,选择为所有人安装了,我们就可以选择盘符了,这样就不用默认安装到 c 盘,我们直接安装到 d 盘,安装成功,我们直接点完成,让它自己运行起来。好了,这里已经运行起来了,我们现在准备开始下载模型, 点击上面的这个位置 select 模型,我们这里直接选择加码四模型,点击下载 这里等待一段时间它就会下载好,这个下载速度很快的。好了,现在模型下载好了,我们直接去选择模型,直接去点击上边选择模型,选择我们刚刚下载的加码四 这地方,等待它加载好, 它这个模型是需要加载的,加载好了过后呢,我们就直接可以在里边准备开始给它对话,那我们给它输入一个,你好看一下, 这里可以看到它很快给了我们回复,那我们下一步接着就要去将这个 im studio 对 接到我们的 openclip 里面去。 在进行 open core 配置之前呢,我们需要我们需要对 i o m studio 进行一些设置,这个地方我们点击左侧这个菜单 developer 这个位置,先开启这个服务器的模式,就是 addin run 这个地方,把它点一下开起来,开起来过后,这个地方如果模型这个地方没有模型的话,我们就要选择加载模型这个地方,就把我们的模型选择一下就好了。 然后比较重要的一个地方就是这个位置,这个地方有个 load 点这个地方,这个地方我们它的默认这个 tokens 长度就是每次我们给它的 tokens 默认只有四零九六个,那么这对我们 open clone 来说是不够的,我们需要将它设置到最大去, 当然你设置合适的长度也可以,但是我这里为了方便就把它直接拉到最大,拉到最大过后还有这个地方我们需要注意一下,这就是外部调用它的一个 api 的 外部调用一个 api, 因为我们 open core 在 对 i o m studio 是 不默认支持的,所以说我们需要用 open i 的 接口,它这里包括支持 open i 的 模式,一个接口在这个地方 好设置好过,我们接下来就要去在 opencloser 上进行设置,我们这里先进入我们的虚拟机 w o s 呃 w s l 好 进,我们先进行安装 openclo n p m i 杠 g openclo 这里等段时间,等它安装好 好了, openclock 已经安装好了,安装好了我们直接进行配置,我们直接先执行命令。 openclock 这里我们选择 yes, 选择快速开始这个地方,让我们选择模型,在这个位置呢,我们就可以直接跳过去,因为我们是要配置 lm studio 是 对接的,是 这个地方我们直接选择跳过, 然后在这个地方又让我们去选择模型,又让我们选选择一个默认的 模型,在这个地方是没法跳过的,我看了一下,没法跳过的话,我们就直接随便选一个,选 open ai 就 直接默认选择 这个地方,选择通讯工具,我们这里也直接选择跳过去, 然后这个是选择搜搜索工具,我们这个地方也直接选择跳过 啊。 scales 我 们也暂时不配置, 这个是 hux, 我 们直接也跳过这里 get away so, 我 们选择 restart, 选择 open the web ui, 好了,这里 open curl 粗实的安装,我们安装好了,我们下一步去说怎么去配置它。 在这里我们先随便打开一个文件夹,然后进入我们的虚拟机目 录我班图 home, 找到我们的用户文件夹,进去过后选择 open curl, 在 这个地方我们找到这个 open curl, 点 json 这个文件 要在编辑文本编辑器里面打开它。这边这边我们在文本编辑器里面打开了 openclip, 点接受它配置文件,我们主要修改是这个位置, 在这边我已经将需要修改内容已经准备好了,我们需要修改的是一个是 models, 还有这 agent, 我 们将它复制过来,然后粘贴粘贴替换 agent 这一段, 然后 ctrl 加 s 保存在这个位置,我们顺便将我们的网关的 token 复制下来, 保存好过后,我们直接运将 open curl 网关运行起来,执行 open, 执行 open curl, get 为 c r t, 然后打开我们浏览器,直接输入幺九二点幺,直接输入幺二七点零点零点幺,然后加端口号幺八七八九旅车, 这个地方粘贴我们的网关,点击给他发个送个消息。你好,你使用的是什么模型? 你好,你使用的是什么模型? 这里可以看到过滤会时间,它已经给我们回复了。好了,这样子呢?我们的 element studio, 然后打在本地模型 gm 四,然后接入 open color 就 已经成功了。 这里可以看到,其实我们进入 i m 四六是有点问题的,原因就是说我们给他发送消息后,他并不能第一时间给我们进行一个反馈,就类似于我们用本地模型或者 是啊在线 api 模型一样,给我们一个三个小点点一个反馈状态,可是没有,我们就只能等,也不知道他到底收没收到消息。 好了,就这么多,如果大家在用的过程中有什么问题,欢迎关注私信,然后一起交流。

谷歌最想看的模型街马四他来了,那他到底能用来做什么呢?他能看图,写代码,听音频,最重要的是完全免费。这条视频带你从认识到安装再到上手。车料我已经打包好了,那我们发车吧, 我们先认识一下杰玛四是什么。你可以理解成谷歌免费的把自家的核心配方和后厨工具一起打包给你,你可以自己开火,自己调味,甚至自己开店。那我们想要知道的工具就是自己的 ai 应用。首先我们要先部署, 打开浏览器,搜索欧娜玛,点击右上角的 download, 选择系统并确认。下载好后点击安装。 打开我们的欧娜玛,点击这里,选择刚下好的模型,然后开始跟他对话,这里我给了他一道题目,测他的逻辑能力。可以看到这种比较绕人的问题他两次都能抓住,交易的本质还是很不错的。再给他一张图片,让他描述一下细节,这里他把人物姿态、环境、背景、光线氛围都形容的非常细致, 甚至还把我这张图里面的小人印也识别出来了。安装好之后,我们可以进入小龙虾或者其他可以进入本地的模型,实现真正的偷啃自由。我是晨晨,关注我,带你了解更多 i a 知识!

不用联网,不买会员、不传隐私,谷歌最强开源大模型 james 使用教程,只需两步,轻松白嫖,让你在手机上也能用到本地离线的多模态大模型。第一步,应用商店搜索 ai edge gallery, 这是谷歌官方的大模型部署容器。第二步,在模型列表里找到 e 四 b 并下载。如果对手机性能没什么信心,可以下载 erb, 下载完成后就可以进行对话了。支持图片和音频分析,还能一键学习 skill。 电脑端可以使用欧莱玛一键部署,只需要一行命令就能自动换安装,并能开启思考模式,完成更复杂的推理链路。 james 四支持 apache 二点零协议,商用完全免费,不用担心版权问题。这就是二零二六年的最大信息差。当别人还在给云端模型交智商税,聪明的人已经用上 james 四创业了。

现在你的手机即刻就能拥有,基本上可以说是 iphone 上面最强大的免费本地 ai, 重点是完全不需要联网,并且搭载的是 jam 四,它就是来自谷歌的 edge gallery。 首先我们需要明白 google ai edge gallery 它是什么, 简单理解就是有些 ai 任务不一定非要把内容发到远端服务器上处理,而是可以直接在手机上完成。先看系统要求,目前要求是安卓手机需要安卓十二级以上,而苹果手机则需要 ios 十七级以上。在里面搜索 edge gallery 下载即可。 打开以后我们选择中间的 ai chat, 就 可以在里面看见多个版本的 demo 三和 demo 四模型,你们可以根据自己需要来下载,例如这边我选择第一个,我们直接 download 地下载,下载速度呢根据你的网络环境来决定快慢。下载好以后,我们直接点击蓝色按钮打开, 我们直接来提问,请问你是什么模型?可以看见他回答我们的速度很快,帮我写一首中国古诗是关于春天的,他就会在很快的时间内写好,并且帮我们解释这首诗 就是这么简单。而且我们当前是没有联网的状态,他完全是在我们手机本地运行,所以有兴趣的朋友赶快去试一试。希望本期影片对你有帮助,我们下期再见!拜拜!

本地小模型能力测试第二个测试,我们看这个 demo 啊,这个二十六 b 它这个模型完成的怎么样?我们这个任务呢是做一个八页的 ppt 啊,主题是未来照亮现实, ai 引领科技。把这个 ppt 文件呢放到桌面上,然后它就开始运行了, 他的这个跑的速度是非常快的,三分四十五秒就跑完了,比我们之前那两个模型都快。然后他也给我在桌面上放了 ppt 的 文件了,而且之前那两个模型除了放了这个 ppt 的 文件之后呢,他还有好几个 别的这个乱七八糟的文件也放在桌面上,而这一次跑的这个,他只是给我放了一个 ppt 的 文件,没有其他多余的文件,我们来看一下,但是他做的这个 ppt 确实比较啊 糟糕啊,就是一个白色的背景加一个文字,第一页啊,是第二页,第三页,第四页啊,第五页,第六页,第七页,第八页。虽然他做出来了,但是他 做的不好看,可以是说我们这三次三个模型的测试,他做的是最差的,但是确实跑的很快啊,也也也还行吧。我们接下来看看第三个任务他完成的怎么样。

gmail 四下载安装教程来了!本次大更新专门为移动设备用户推出了轻量化版本,所以是同时支持手机平板和电脑的。下载方法也是非常简单。首先点我视频右下角箭头分享或者复制链接,然后打开这个,没有的去下一个,下载好了后打开它会弹出一个文件包 进去找到 gmail 四保存后下载就可以了。

直接跟你说最真实最扎心但唯一正确的结论,你现在这套组合等于根本跑不起来。本地文件读写模型,大象模型 elephant alpha 客户端, hermes 零点九环境 ufo 二 wslr 他 现在的回复已经说得很明白了,配置写了也没用,模型不支持 hermes 的 工具调用,永远读不了本地文件。为什么小龙虾能用 hermes? 不 能?因为 orphan 小龙虾是自己封装了一套工具调用,哪怕模型不支持,它也能强行本地执行。 hermes 是 纯靠模型原声 function calling, 模型不支持,直接废。 而你用的大象模型,刚好就不支持 hermes 格式的工具调用。所以小龙虾加大象能读写 d 盘, hermes 加大象永远读不了。你现在只有两条路,方案一,最简单,马上能用,回到小龙虾,继续用大象模型 读写 d 盘,自动生成文件,改小程序,全都正常。方案二,想应用 hermes 必须换模型,只能用这些款系列,通用千问 deepseek lma 三,三点一 g l m 系列, 这些才支持 hermes 的 工具调用,才能真正读写本地。最终一句话, hermes 加大象模型等于只能聊天,不能碰本地文件。不是你配置错了,是它俩天生不兼容。 你要是愿意,我可以直接给你一套 hermes 家能读写本地的免费模型配置,换上就能用。