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...
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：...
接下来我们设置一下ollama配置,anythingllm是一个前端,ollama是一个运行大模型的后台,我们现在需要通过anyhtingllm去调用后台接口,方便我们实现友好对话 配置ollama llmProvider这里选择Ollama,后台访问接口地址url默认为:http://127.0.0.1:11434,模型我们选择llama3中文版,也可以选择已经安装的模型qwen,token默认即可,...
执行ollama serve,ollama默认地址为:http://127.0.0.1:11434 然后双击打开AngthingLLM 因为我已经配置过,所以不好截图最开始的配置界面了,不过都能在设置里面找到 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...
1.Ollama 2.AnythingLLM 1.安装Ollama以及下载模型 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装软件,安装完成后我们先进行模型目录转移,因为ollama的大语言模型文件默认保存在C盘(Windows),动辄几个GB甚至几十、几百个GB的数据会占据系统盘很大的空间,这里记录一下模型文件在其他路径的设置方法...
在AnythingLLM的设置页面,可以通过LLM 首选项修改 LLM 提供商。本文使用本地部署的Ollama和qwen2.5:14b模型。配置完成后,务必点击Save changes按钮保存设置。 注意: 关于 Ollama 的部署与使用,请参考之前的教程。 上传文档 在聊天界面中,用户可以创建多个工作区。每个工作区可以独立管理文档和 LLM 设置,并支持多个会...
选择大模型,在这里我们选择刚刚安装好的 Ollama,然后设置参数: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...
进入软件后，进一步设置，主要包括：LLM首选项和Enbedder首选项，按照下面的界面设置。LLM首选项 Enbedder首选项 设置完成后，点击新建工作区，在聊天设置中选择Ollama作为LLM提供者，然后就可以愉快地聊天了。聊天界面 从聊天框中，可以看出模型的推理过程，这里的聊天内容和通过CMD聊天没有区别，下面我们加入我们自己的...
在左下角点击“扳手”图标,进入设置页面。 在“LLM首选项”中,选择Ollama作为对话模型。因为我们前面本地部署就是用的Ollama。 配置DeepSeeK的IP地址。如果是本地运行的DeepSeeK实例,输入http://127.0.0.1:11434,记得加上http://。 保存设置后,返回工作区页面,这里再修改一下工作区的模型配置。