.github .vscode cloud-deployments collector docker embed frontend images locales README.ja-JP.md README.zh-CN.md server .dockerignore .editorconfig .gitattributes .gitignore .hadolint.yaml .nvmrc .prettierignore .prettierrc BARE_METAL.md LICENSE ...
👉 适用于桌面(Mac、Windows和Linux)的AnythingLLM!立即下载 这是一个全栈应用程序,可以将任何文档、资源(如网址链接、音频、视频)或内容片段转换为上下文,以便任何大语言模型(LLM)在聊天期间作为参考使用。此应用程序允许您选择使用哪个LLM或向量数据库,同时支持多用户管理并设置不同权限。
ollama run deepseek-r1:70b 二. AnythingLLM 下载 1.下载并安装 (1)Github 开源版 【点击下载】 (2)官方版:【点击下载】 进入官网,下载windows版本,直接点击安装即可。 2.连接deepseek模型 (1)如下图,点击左下角的 open settings (2)选择LLM Ollama Base URL:是ollama部署的服务器地址,这就是上面为什么...
AnythingLLM 下载地址 https://useanything.com/download Open WebUI 安装地址 https://github.com/v1cc0/open-webui 步骤: 下载上面三个地址的工具,需要科学上网下载,下载后直接运行安装 在win键界面找到命令行,或者win键 + R,输入cmd打开命令行。 安装Ollama工具后,在命令行输入【ollama pull qwen:4b】 下...
点击安装后,直接等待安装完成。根据网速情况,安装快慢不一样,会下载各种模型及相关文件。如下图: 有可能all-minilm-l6-v2模型下载失败,这是一个语义转换模型,如果缺失,使用AnythingLLM上传文档内容会失败。下载all-minilm-l6-v2模型,github下载地址:https://github.com/user-attachments/files/18676036/Xenova.zip。
下载地址:https://www.ollama.com/download,支持 Windows、Mac、Linux。 当然你也可能用 Docker 安装镜像,官方镜像https://hub.docker.com/r/ollama/ollama更多细节请参考 github 的 Readme:https://github.com/ollama/ollama 当你运行ollama --version命令成功查询到版本时,表示 Ollama 的安装已经顺利完成。
git clone https://github.com/go-skynet/LocalAIcdLocalAI docker compose up -d --pull always 一旦容器运行,我们就开始下载、安装和测试两个特定模型。 我们的第一个模型是来自 Bert 的句子转换器嵌入模型:MiniLM L6。 curl http://localhost:8080/models/apply ...
Git 用于从 GitHub 下载 AnythingLLM 的源代码。 Windows: 访问Git 官网。 下载并安装 Git。 macOS/Linux: 在终端中运行以下命令: sudo apt install git 部署步骤 Step 1:下载 AnythingLLM 源代码 打开终端(Windows 用户可以使用 Git Bash 或命令提示符)。
git clone https://github.com/go-skynet/LocalAI cd chroma docker compose up -d --build 1. 2. 3. 复制 容器运行后,我们需要下载、安装模型以供测试使用 Bert 的转换器嵌入模型:MiniLM L6 curl http://localhost:8080/models/apply -H "Content-Type: application/json" ...
ollama 开源项目地址: https://github.com/ollama/ollama 它在项目中这样介绍自己:Get up and running with large language models. ollama安装 下载ollama:之后直接安装就可以,下载地址, https://ollama.com/download ollama 专注于在本地设备(如个人电脑或服务器)快速部署和运行开源大语言模型(如 DeepSeek...