第一步、确保已安装 Ollama 第二步、确保已安装以下本地模型 Embedding 嵌入模型 quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest LLM 大模型 gemma2:9b 1. 2. 3. 4. 第三步、修改 settings.yaml 以支持以上两个本地模型,以下是修改后的文件 encoding_model: cl100k_base skip_workflows: [] llm: api_key: olla...
全面超越GraphRAG,速度更快,效果更好,落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读,带你全流程解析LightRAG 1.0万 1 13:48 App 本地LLM模型运行微软GraphRAG步骤指导 3.2万 5 24:33 App GraphRAG太烧钱?Qwen2-7b本地部署GraphRAG,无需Ollama,从环境搭建到报错解决全流程 2.2万 35 01:16:...
在settings.yaml 中进行以下四个更改以使用 vLLM 和 Ollama: YAML llm: api_base: http://localhost:8000/v1 model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct embedding: llm: model: nomic-embed-text api_base: http://localhost:11434/api vLLM 在默认端口 8000 上运行,而 ollama 在 11434 上运行。
conda create -n graphrag-ollama-local python=3.10 (2)激活环境 conda activate graphrag-ollama-local (3)下载ollama 奥拉马 (ollama.com)下载安装完应该是默认启动服务 可以通过设置环境变量来更改从ollama上下载模型的位置 (4)安装ollama包 pip install ollama (5)使用ollama下载开源模型 ollama pull mis...
GraphRAG与Ollama的结合为数据分析和智能交互提供了强大的支持。本文将从零开始,为大家提供一份详尽的本地部署教程,帮助大家轻松搭建GraphRAG与Ollama的本地环境。一、环境准备 在开始部署之前,请确保本地环境满足以下要求:操作系统:Ubuntu 20.04 或其他兼容的Linux发行版。 Python环境:Python 3.10至3.12版本。 必要的...
幸运的是,我们通过集成Ollama,可以实现GraphRAG的本地部署,从而大大拓展其应用场景。 一、Ollama安装与模型下载 首先,我们需要在本地环境中安装Ollama。安装过程简洁明了,只需在终端中输入相应的安装命令,验证安装成功后即可开始使用。接下来,通过Ollama下载我们所需的开源模型,例如mistral作为LLM(大语言模型)和nomic...
Ollama + GraphRAG本地部署全攻略! 本期我们将带大家真实本地部署一下Ollama + GraphRAG并进行问答!希望宝子们看完本期内容,能对Ollama&GraphRAG有个清晰的认知奥~高效的数据处理与查询:Graph - 退休的老辰于20250116发布在抖音,已经收获了1603个喜欢,来抖音,记录美
可以看看一个提交给LLM的提示词模板(从logs.json中摘录),通过在提示词中附加指令与3个具体的例子指示LLM怎样去抽取实体和关系,还是有点复杂的,对LLM能力的要求不低,所以Ollama本地部署的LLM处理起来相当耗时,对GPU显存和算力的要求不低。 raise APITimeoutError(request=request) from err\nopenai.APITimeoutError...
GraphRAG与Ollama的本地部署详解 GraphRAG和Ollama是当前流行的两种技术,它们在数据处理和自然语言处理领域发挥着重要作用。然而,要想充分发挥这些技术的优势,就需要将其在本地进行部署。本文将详细介绍如何通过GraphRAG+Ollama实现本地部署,为您提供一份详细的保姆级教程。 一、了解GraphRAG与Ollama 在深入部署流程之...
本地部署步骤: 在本地新建conda环境,可以确保所有新建的依赖环境是独立的 condacreate-n graphrag-ollama-localpython=3.10conda activate graphrag-ollama-local 安装Ollama,支持pip install形式安装 也可以访问官网查看更多安装细节https://ollama.com/