1 安装Ollama 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装,然后启动命令行窗口输入命令加载模型。命令可以通过点击官网Models后,搜索并选择所需要的模型后查看。 搜索框输入qwen 选择模型后,拷贝对应的命令 注:Ollama支持加载运行GGUF格式的大模型,这个自行查看官网。 启动命令行窗口,拷贝命令并运...
Ollama Base URL:输入http://localhost:11434(Ollama 默认地址)。 Model:下拉菜单选llama3.1。 点击“Save”保存。 测试连接: 返回主界面,在聊天框输入:“今天是星期几?”。 模型应该会回复类似:“今天是2025年2月19日,星期三。”(根据当前日期)。 注意事项:如果连接失败,确认ollama serve在运行,且 URL 输入...
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。
指定Ollama Base URL 为http://host.docker.internal:11434 指定Chat Model Selection 为llama3.1:8b 指定Token context window 为4096 (这里的 token 数量视情况而定,一般来说越大会越准确但解析等待时间越长)当然AnythingLLM 也支持使用闭源模型的API。
指定Ollama Base URL为http://host.docker.internal:11434 指定Chat Model Selection为qwen:14b 指定Token context window为4096 注:AnythingLLM支持使用闭源模型的API。” 选择默认的AnythingLLM Embedder 选择采用默认的LanceDB作为向量数据坑 如下图所示设置 检查并确认前面的设置 为工作空间指定名称,并进入下一步 如...
首先是LLM Preference,LLM provider选择ollama,URL填写默认地址,后面的模型选择llama3,token填4096 Embedding Preferenc同样选择ollama,其余基本一致,max我看默认8192,我也填了8192 Vector Database就直接默认的LanceDB即可 此时我们新建工作区,名字就随便取,在右边就会有对话界面出现了 ...
这里选择Ollama作为后台的服务,URL这里填写http://127.0.0.1:11434,也就是前面Ollama启动的服务端口,填写后LLM模型选择Ollama embedding模型也可以更换下 Embedding Pre.png 配置Vector Database Vector Database选择默认的第一个LanceDB: Veetor Database.png ...
我这里选择Local AI，在 Local AI Base Url 填写之前部署的Ollama服务地址：http://123.60.144.170:11434/v1，然后会识别到模型为 llama2，填写 Token context window 大小，Key 可以不用填写，点击下一步 用户设置，需要确定是否多人使用、是否需要设置密码，我这里仅自己使用并设置访问密码 LLM Selection 是你...
本文摘要:(由ai生成)本文介绍了如何配置和使用Ollama、Docker及AnythingLLM三个软件,以构建和运行知识库。首先,安装Ollama并下载所需模型;其次,安装Docker并拉取AnythingLLM镜像;然后,配置AnythingLLM,设置Ollama模型参数和Embedder,选择LanceDB作为数据存储;接
首先是LLM Preference,LLM provider选择ollama,URL填写默认地址,后面的模型选择llama3,token填4096 Embedding Preferenc同样选择ollama,其余基本一致,max我看默认8192,我也填了8192 Vector Database就直接默认的LanceDB即可 此时我们新建工作区,名字就随便取,在右边就会有对话界面出现了 ...