1.创建环境 1.1安装llama.cpp conda create -n ollama-dify python=3.11 conda activate ollama-dify pip install --pre --upgrade ipex-llm[cpp] 1.2运行llama.cpp的设置 首先,应该创建一个要使用的llama.cpp目录,例如,使用以下命令创建一个llama-cpp目录并输入它。 mkdir llama-cpp cd llama-cpp 1.3使用I...
本文将详细介绍如何利用LLama(一种强大的语言模型)和Dify(一个便捷的AI工具),在个人电脑上构建一个强大的AI工作流,从而大幅提升工作效率和创造力。 一、背景介绍 LLama:LLama(Large Language Model Family of AI)是一种开源的、基于Transformer架构的大型语言模型,具备卓越的自然语言处理能力。它能够理解复杂的语境,...
这将启动Dify的Docker容器。 2. 设置管理员账号 在浏览器中输入http://localhost访问Dify界面,并按照提示设置管理员账号。 3. 添加Llama模型 登录Dify后,点击右上角的管理员头像,选择“设置”。 在设置页面中,选择“模型供应商”,然后点击“Ollama”的卡片添加模型。 在添加模型时,填写好相关信息,并将“基础UR...
5090D-deepseek-Anythingllm-Ollama运行测试 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 ge...
克隆Dify 源代码至本地 启动Dify 配置模型 接下来一步步操作。 安装Ollama 简单来说 Ollama 是运行大语言模型的环境,这是 Ollama 的官网地址 ollama.com/,打开它,点击 Download 按钮下载 Ollama 客户端,然后傻瓜式安装即可(一直点“下一步”)。 安装完成后就能看到一个羊驼的图标,点击运行它即可。 下载大模...
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。
LLaMa系列是Meta公司开源的最强模型,尤其是llama2在推出的当时70B的模型基本吊打所有开源模型,荣登开源模型榜首的位置。两代llama2模型有着相同的地方,也有着许多改进点值得后续继续研究: ●高质量数据集的重要性(广而精) ●RoPE提供了相对位置编码的解决方法 ...
Llama 3.1是最新发布的模型，具有出色的性能。准备 Docker基础环境搭建完成后，接下来准备运行Dify的Docker环境。Docker(https://www.docker.com/)的安装过程同样简单直观。获取 Dify 代码为了使用Dify，您需要先将其源代码获取到本地。通过Git克隆Dify的代码库到您的电脑上。git clone https://github.com/lang...
在Dify主界面,点击右上角个人名字圆圈,点击设置——模型供应商——Ollama点击填入:模型名称:llava 基础URL:http://<本机IP地址>:11434 此处需填写可访问到的 Ollama 服务地址。 若Dify 为 docker 部署,建议填写局域网 IP 地址,如:http://192.168.1.100:11434 或docker 宿主机 IP 地址,如:http://172.17....
【LM Studio】让本地部署大模型如安装App般简单、可API调用,支持:LLama3、Phi-3、Gemma、及任意Huggingface模型 1.1万播放 Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 7.0万播放 都发布一个月了【还不会微调Llama3吗】!迪哥十分钟带你微调-量化-部署...