Ollama部署模型 Ollama安装完成后,可以将模型部署在本地。 部署模型库中的模型 首先下载Ollama: 以Windows系统为例 安装完成后,即可通过命令直接下载使用模型库中的模型,这里以llama3.1为例: ollama run llama3.1 输入/?可以调出提示: 部署自定义模型 由于通过LlaMA-Factory导出的模型与Ollama所需格式有区别,需要借...
Ollama是一个面向全球用户的强大平台,支持多种语言模型的部署和应用。通过Ollama,用户可以轻松地将微调后的模型部署到实际场景中,实现与用户的交互。Ollama提供了丰富的接口和工具,帮助用户快速构建和部署自己的AI应用。 四、构建个性化中文版Llama3的步骤 1. 环境准备 创建虚拟环境:使用conda或virtualenv等工具创建一...
在E:\AI文件夹下拉取LLaMA-Factory.git,注意挂代理加速 git config --global http.https://github.com.proxy socks5://127.0.0.1:1080 # 对github设置socks5代理 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory uv venv -p 3.11 uv pip install -e ".[torch,me...
WSL-Ubuntu 中安装:github.com/ollama/ollam curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 运行GGUF 模型。运行其他框架的比较麻烦,试改了下 convert-hf-to-gguf.py 参数,没配置成功。GGUF 模型配置文件放在模型文件夹,文件内容供参考 Modelfile:github.com/ollama/ollam FROM qwen1_5-1_8b-chat...
使用LLaMA-Factory训练LLM大模型并用ollama调用,一文教会你!!!,需要Nvidia显卡,至少8G显存,且专用显存与共享显存之和大于20G建议将非安装版的环境文件都放到非系统盘,方便重装或移植以Windows11为例,非安装环境文件都放在E盘下
导入模型 cmd进入模型转换的输出目录,执行 ollama create my_qwen -f Modelfile 开始导入模型。 然后使用ollama list查看是否导入成功,使用ollama run my_qwen 就可以使用我们新的模型了。
访问ollama.com,下载Ollama客户端,下载Windows版本,如果你的电脑是MacOs,下载对应的版本即可。 安装完成后,打开Windows命令窗口,输入ollama,出现如下提示,说明安装成功,可以使用了: 导入你的模型: 在cmd中,cd 你的模型所在目录 创建一个Modelfile文件内容如下: ...
以下是部署ollama的步骤: 拉取ollama镜像:在命令行界面中,运行docker pull ollama/ollama命令,拉取ollama的Docker镜像。 运行ollama容器:如果你的计算机有多个GPU,可以通过--gpus=all参数来指定使用所有GPU。运行docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p11434:11434 --name ollama ollama/o...
Ollama+Docker:3分钟学会大模型本地部署+最强最适合的开源大模型选择(附教程) 543 95 01:09 App 【GitHub开源项目教程】动手学ollama,从安装到微调,Ollama小白指南! 535 0 03:11 App Deepseek云端私有化快速部署 3766 15 04:17:53 App 【B站首发】DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造本地免费专属知识库!AI...
在本地部署开源模型，进行模型调优、知识库搭建与对话流程构建，涉及到一系列细致而系统的工作。本文将分别介绍使用LLaMA-Factory、Ollama、Langchain-Chatchat进行模型调优、本地运行以及知识库搭建与对话流程的构建。首先，模型调优是优化模型性能、提升预测准确率的关键步骤。利用LLaMA-Factory，开发者可以按照...