数据科学家从零到专业
Posted: Thu Mar 27, 2025 10:21 am
25个月
创建 ML 模型并使用神经网络
数据科学家从零到专业
安装模型并在控制台模式下使用它们
如今，神经网络已经变得相当流行。他们帮助开发软件、编写文本、绘制不同类型的精美图画等等。大多数神经网络都是在线运行的，这意味着请求被处理并且响应是在远程服务器的某个地方生成的。
用户只需发送请求，一段时间后就会收到运行神 电话号码库 经网络的服务器的响应。换句话说，用户的计算机充当收发器的角色：它发送请求并接收响应。
如果神经网络存在于同一台计算机上，并且完全免费，那将会更有趣。但为此，需要在其上安装它。Ollama框架将帮助我们实现这一点。该框架提供了相当多的大型语言模型，可以轻松在用户的计算机上本地安装和运行。
在开始使用模型之前，您需要安装 Ollama。您可以在此页面下载适用于 macOS 和 Windows 操作系统的安装程序。对于这些系统，安装 Ollama 不会造成任何困难。只需运行下载的安装程序，然后一切都会自动发生。然而，Linux用户必须花一点时间在终端上输入以下命令：
按 Enter 并等待安装脚本完成。现在您可以运行一些模型。本页包含 Ollama 支持的所有型号的列表。我们以codellama模型为例。这是她的单独页面，包含所有必要的信息。要启动它，您需要命令：
奥拉马河科德拉马
安装并运行模型后，我们将看到类似这样的内容：
安装并运行模型后，我们将看到类似这样的内容
来源：文章作者
模特邀请我们给她发消息。根据描述，该模型应该能够很好地生成代码。我们让她写一个简单的程序。终端中没有语法高亮，因此为了清楚起见，我们在终端外提供请求和响应的文本。
请求正文：
用 Python 编写按钮点击计数器程序的源代码。界面里应该有两个按钮。一个将数字增加一，另一个将数字减少一。在 Tkinter 中编写 GUI。
以下是神经网络的响应：
创建 ML 模型并使用神经网络
数据科学家从零到专业
安装模型并在控制台模式下使用它们
如今，神经网络已经变得相当流行。他们帮助开发软件、编写文本、绘制不同类型的精美图画等等。大多数神经网络都是在线运行的，这意味着请求被处理并且响应是在远程服务器的某个地方生成的。
用户只需发送请求，一段时间后就会收到运行神 电话号码库 经网络的服务器的响应。换句话说，用户的计算机充当收发器的角色：它发送请求并接收响应。
如果神经网络存在于同一台计算机上，并且完全免费，那将会更有趣。但为此，需要在其上安装它。Ollama框架将帮助我们实现这一点。该框架提供了相当多的大型语言模型，可以轻松在用户的计算机上本地安装和运行。
在开始使用模型之前，您需要安装 Ollama。您可以在此页面下载适用于 macOS 和 Windows 操作系统的安装程序。对于这些系统，安装 Ollama 不会造成任何困难。只需运行下载的安装程序，然后一切都会自动发生。然而，Linux用户必须花一点时间在终端上输入以下命令：
按 Enter 并等待安装脚本完成。现在您可以运行一些模型。本页包含 Ollama 支持的所有型号的列表。我们以codellama模型为例。这是她的单独页面，包含所有必要的信息。要启动它，您需要命令：
奥拉马河科德拉马
安装并运行模型后，我们将看到类似这样的内容：
安装并运行模型后，我们将看到类似这样的内容
来源：文章作者
模特邀请我们给她发消息。根据描述，该模型应该能够很好地生成代码。我们让她写一个简单的程序。终端中没有语法高亮，因此为了清楚起见，我们在终端外提供请求和响应的文本。
请求正文：
用 Python 编写按钮点击计数器程序的源代码。界面里应该有两个按钮。一个将数字增加一，另一个将数字减少一。在 Tkinter 中编写 GUI。
以下是神经网络的响应：