打开AnythingLLM，点击工作区旁边的配置按钮，选择Ollama作为推理后端，并确保选择了deepseek模型和其他必要的参数。这样，您的本地知识库就准备好了。配置如下：点击配置按钮，并切换到 Chat Settings菜单项在工作区 Workspace LLM Provider配置中选择Ollama在工作区 Workspace Chat model配置中选择deepseek-r1:8b (注：...
(你可以安装任何ollama支持的模型:https://ollama.com/library?sort=popular我们这里一键安装经过中文微调的开源llama3-8b大模型,至少需要8G显存的GPU才能流畅运行) 在这个cmd窗口(键盘按【win+R】输出【cmd】回车)直接输入 ollama run wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8 如图片显示,下载完成后自动运...
后台运行 Ollama(为下一步准备): 另开一个终端,输入:ollama serve 保持这个窗口打开,它会让 Ollama 在后台运行。 注意事项: - 如果电脑内存小,模型跑不动,可以试试更小的phi3(输入ollama run phi3)。 - 下载失败可能是网络问题,检查连接或换个时间再试。 第三步:安装 AnythingLLM AnythingLLM 提供网页界面...
一、本地部署,我们可以通过Ollama来进行安装 Ollama 官方版:【点击前往】 1.根据自己的系统选择linux或者windows、mac的安装包,因为我的系统是ubuntu,所以下载linux版本的 2.解压并安装ollama。 (1)解压:tar xzvf /home/ubuntu/ollama-linux-amd64.tgz -C /usr/local/ #解压到/usr/local/ 目录下 (2)cd ...
无需GPU,只要5G内存!超简单的部署教程,附安装包和微调文档! 23:30 【知识库搭建】5款开源免费本地知识库全面对比解析,揭秘5款开源免费本地知识库,哪一款是你的最佳选择?深度评测带你一探究竟!附知识库搭建文档! 03:02 三分钟轻松搭建本地大模型! Ollama + Open WebUI本地化部署大模型,知识库+多模态+...
OLLAMA_ORIGINS：* 在右下角点击Qiut Ollama，然后配置环境变量，便于其他的程序访问Ollama。具体方法是在环境变量中的用户变量增加两个变量（如何配置环境变量，请问大模型）：配置环境变量 Ollama默认开机启动，可以在「文件资源管理器」的地址栏中：输入%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup，...
ollama ollama配置环境变量 ollama地址与镜像 C:\Users\DK>curlhttp://10.208.10.240:11434Ollama is running C:\Users\DK>ollama list NAME ID SIZE MODIFIED bge-m3:latest7907646426071.2GB28hours ago deepseek-coder-v2:latest63fb193b3a9b8.9GB2days ago ...
随着大语言模型(LLM)的浪潮席卷而来,许多开源工具与平台纷纷涌现,帮助开发者快速搭建自己的 AI 助手或应用。对于想要在本地或自托管环境中运行 LLM 的用户而言,Ollama提供了一个无需 GPU、在 CPU 环境也可高效完成推理的轻量化“本地推理”方案。 而要让 Ollama 真正“接地气”,往往需要与其他开源项目进行配合...
2.2 Ollama:让本地模型“开口说话” 在完成知识库管理后,你还需要一个能进行语言模型推理的后端引擎。Ollama就像一个专门为系统打造的“本地推理神器”,以其以下特性而广受好评: CPU 即可运行: 在没有 GPU 的环境下也能通过 Ollama 进行推理,适合开发者或个人快速上手。
资源优化:优化了GPU的使用,确保在资源受限的环境中也能流畅运行大型模型。 平台兼容性:提供跨平台支持,在Mac、Linux等操作系统中都能完美融入,提供一致的体验。 社区支持:作为开源项目,Ollama背后有着活跃的社区支持,用户可以获得帮助,同时也可为项目的持续改进贡献力量。二...