docker run -d --name ollama -v /home/docker/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama 说明: -d:以后台模式运行容器。 --name ollama:为容器指定一个名字,这里我们命名为 “ollama”。 -v /home/docker/ollama:/root/.ollama:挂载本地目录到容器中,以便保存模型数据。 -p 11434:1143...
docker run -d -v /root/.ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 -name ollama ollama/ollama 当容器创建完成后,我们以轻量级的AI模型ollamarungemma:2b来进行测试。首先,我们需要下载此模型: docker exec -it ollama ollama run gemma:2b 然后,我们可以通过以下命令启动容器: docker run -d -p 11434:...
本篇文章聊聊,如何使用 Ollama、Dify 和 Docker 来完成本地 Llama 3.1 模型服务的搭建。 如果你需要将 Ollama 官方不支持的模型运行起来,或者将新版本 llama.cpp 转换的模型运行起来,并且想更轻松的使用 Dify …
docker run-d-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama 其中—name参数可以自行调整为自己需要的名字,用以区分不同容器。 随后便在容器中运行想要的LLM。 docker exec-it ollama ollama run llama3:8b-instruct-q8_0 Ollama官方library (ollama.com)提供了丰富的模型库,不同公司...
dockerrun-d --gpus=all -v /dockerdata/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 如下命令拉取想要的模型 dockerexec-it ollama ollama pull llama3.1 然后运行如下命令就可以对话了 dockerexec-it ollama ollama run llama3.1 ...
docker run -d -p 3002:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://192.168.129.129:11434 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 部署完毕,请访问:http://IP:3002 docker logs -f open-webui ...
docker pull ollama/ollama:rocm不过,我个人还是建议,我们始终使用具体的版本的镜像,来确保我们的运行环境是明确的,运行环境可维护性,使用类似下面的方式下载镜像。# CPU 或 Nvidia GPU 运行docker pull ollama/ollama:0.3.0# AMD 显卡运行docker pull ollama/ollama:0.3.0-rocm...
本篇文章聊聊,如何使用 Ollama、Dify 和Docker来完成本地 Llama 3.1 模型服务的搭建。 如果你需要将 Ollama 官方不支持的模型运行起来,或者将新版本 llama.cpp 转换的模型运行起来,并且想更轻松的使用 Dify 构建 AI 应用,那么本文或许会对你有所帮助。
在Linux环境下，利用Docker和Nginx实现Ollama API接口的并发处理，可以按照以下步骤进行：准备Ollama Docker镜像：在Docker Hub上搜索并下载ollama/ollama镜像。配置并启动Ollama实例：安装NVIDIA Container Toolkit，并配置NVIDIA GPU支持。启动8个Ollama实例，每个实例对应一个端口。使用类似d gpus="device=0...
首先在官网Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker下载Docker Desktop,下载后在DockerHub中可以找到ollama项目,拉取镜像。 这里注意Docker的安装程序默认安装在C盘,由于镜像文件非常大,所以如果想要更换安装路径可以在终端通过如下类似的命令安装: ...