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...
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...
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 启动AnythingLLM,配置我的工作区,然后整个操作就可以完成了...
Environment=”OLLAMA_HOST=0.0.0.0″ 保存,重启Ollama服务即可(Ollama Serve) AnythingLLM中配置使用Ollama大模型 在AnythingLLM的设置菜单中, 我们按照下图一样的设定,才能让LLM的能力正常运转起来。 在上图中Ollama Base URL 记得写Http 同时不要使用127.0.0.1这样的本机地址,即便是本机,也用本机的真实IP来代...
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。
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 ...
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...
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 ...
这里同样选择Ollama作为后台的服务,URL这里同样填写http://127.0.0.1:11434,填写后Embedding Model选择nomic-embed-text:latest: 配置Vector Database Vector Database选择默认的第一个LanceDB: 以上三个关键配置完成后,就可以开始使用AnythingLLM了。 文档库的创建与测试 ...
安装Ollama工具后,在命令行输入【ollama pull qwen:4b】 下载模型【千问4b的模型,也可以下载其他模型】,支持的模型列表:https://ollama.com/library。 要开始运行Ollama的话,只需要在命令行输入【ollama run qwen:4b】就可以使用并访问这个模型了。