基于你提供的参考信息和问题,以下是使用Docker安装anythingllm的详细步骤: 确保Docker环境已安装并正确配置: 在终端运行docker --version来检查Docker是否已安装。 如果未安装,可以从Docker官网下载并安装适合你操作系统的Docker版本。 在Docker环境中拉取anythingllm的镜像: 使用docker pull命令来下载anythingllm的Docker...
https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/docker/HOW_TO_USE_DOCKER.mdgithub.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/docker/HOW_TO_USE_DOCKER.md 根据指南执行: 检查docker是否安装: sudo systemctl status docker sudo docker ps -a node环境 node -v YARN环境 sudo apt update...
export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \ mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \ touch “$STORAGE_LOCATION/.env” && \ docker run -d -p 3001:3001 \ –cap-add SYS_ADMIN \ -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \ -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env\ -e STORAGE_DIR=...
touch "$STORAGE_LOCATION/.env" 这个命令会在anythingllm文件夹中创建一个.env文件。这个文件通常用于存储环境变量,如 API 密钥或其他配置信息。 docker run -d -p 3001:3001 --cap-add SYS_ADMIN -v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage -v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env -e STORAGE...
全栈应用程序:AnythingLLM是一款全栈的AI应用程序,整合了从数据处理到用户界面的诸多技术优势3。 支持多种LLM大语言模型:它可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型,通过平台直接集成多个API,如OpenAI、Azure AOAI、Gemini、Huggingface、Ollama等。
1、先创建一个目录用于保存anythingllm的持久化文件: sudo mkdir /app sudo mkdir /app/anythingllm/ sudo chmod 777 /app/anythingllm/ -R 1. 2. 3. 2、然后运行Docker: docker pull mintplexlabs/anythingllm:latest export STORAGE_LOCATION="/app/anythingllm" && \ ...
AnythingLLM 是一款全能的人工智能应用程序,它允许用户与文档进行交互,使用人工智能助手,并且具有高度的可配置性。它支持多用户管理并且设置过程简单,无需繁琐的设置。这款应用程序能够将任何文档、资源或内容转换成上下文信息,供大型语言模型(LLM)在聊天过程中作为参考使用。用户可以根据自己的需要选择使用不同的LLM或向量...
本地环境准备:确保你的本地环境已经安装好Docker和必要的依赖库。 创建Dockerfile:编写Dockerfile,定义如何构建你的LLM Agent容器。 构建和运行容器:使用Docker命令行工具构建和运行你的LLM Agent容器。 📚 资源链接: GitHub仓库:Ollama和AnythingLLM的GitHub仓库,提供了详细的文档和示例代码。 Docker官方文档:Docker的...
本文将介绍如何通过Docker容器技术,结合Ollama和AnythingLLM两款工具,完成本地LLM Agent的部署和应用。 Ollama镜像部署 Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它为用户在本地环境中快速部署和运行大型模型提供了便利。通过简洁的安装指南和一键命令,用户能够迅速地启动如Llama 2和Llama 3等开源大型语言模型。Ollama...
AnythingLLM 是一款全能的人工智能应用程序,它允许用户与文档进行交互,使用人工智能助手,并且具有高度的可配置性。它支持多用户管理并且设置过程简单,无需繁琐的设置。这款应用程序能够将任何文档、资源或内容转换成上下文信息,供大型语言模型(LLM)在聊天过程中作为参考使用。用户可以根据自己的需要选择使用不同的LLM或向量...