机器人多模态大模型转换与量化

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一、前言 在当今的人工智能领域，机器人多模态大模型的应用日益广泛。本文旨在介绍如何将多模态大模型转换为 gguf 格式并进行量化，以便在 ollama 平台上实现高效部署。通过这一过程，实现更高效的模型运行和更低的资源消耗。 二、原理介绍 多模态大模型的转换和量化是为了优化模型的性能和资源使用。主流的转换方式包括将模型从 safetensor 格式转换为 .bin 或 gguf 格式。我们选择 gguf 格式是因为它在 ollama 平台上具有更好的兼容性和性能表现。 三、实现与部署的硬件介绍 1.模型格式转换 在实现过程中，我们使用了高性能的服务器硬件，例如 RTX4090*2显卡，以确保在转换和量化过程中有足够的计算能力和内存支持。此外，ollama 平台的支持也为模型的高效运行提供了保障。 2.硬件部署环境：青龙人形机器人 具身智能的概念可以追溯到1950年，图灵 ………………………………