官网地址:https://ollama.com/ github地址:GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models. 1、特点 1)开源: Ollama 是一个完全开放源代码的项目,这意味着任何人都可以查看、修改和贡献代码。 2)易用性: 项目旨在简化语言模型的训练和...
// 先来安装proot-distropkg install proot-distro//使用proot-distro安装一个debianproot-distro install debian// 安装成功后通过login命令就直接进入debianproot-distro login debian//进入之后再来安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh// 安装完毕可以查看ollama版本进行验证ollama -v//...
Ollama是一款专为简化本地大型语言模型(LLM)运行而设计的开源工具,通过类似Docker的容器化技术,用户仅需一条命令即可快速部署和
使用Docker部署Ollama非常适合希望在隔离环境中运行模型的用户,或者那些希望通过Docker简化部署和管理过程的用户。要获取并运行Ollama的Docker镜像,可以使用以下命令: docker pull ollama/ollama docker run -it ollama/ollama 这些命令将下载Ollama的最新Docker镜像,并在容器中启动它,让你可以立即开始使用。 快速开始 ...
Ollama 是支持本地运行大语言模型的工具(基于Go语言实现),支持 Windows、Linux 和 MacOS 操作系统。Ollama 简化了下载、安装和与 LLM 交互的过程。通过简单的命令行,即可在本地机器启动和运行模型。Ollama 支持多种硬件配置,即使在没有高性能 GPU 的情况下,也能在 CPU
ollama run llama3.1:8b 如果您的显卡非常好，其他两个模型的拉取命令如下：ollama run llama3.1:70b ollama run llama3.1:405b · 出现success提示时，说明模型加载完成，可以愉快地跟大模型交流了。更多模型支持 当然 ollama 不仅支持运行 llama3.1，实际上他支持更多的开源模型，详细教程见官方文档：模型...
对于Ollama这样的深度学习模型优化库而言,模型微调是加速模型训练和部署的重要手段。 二、Ollama模型微调步骤 1. 加载预训练模型 首先,需要从Ollama提供的模型仓库下载或加载一个已经训练好的基础模型。这些预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的,具有强大的表示能力和泛化能力。 2. 选择任务和数据集 明确要...
1)https://ollama.com 进入网址,点击download下载 2)下载后直接安装即可。 2、启动配置模型 默认是启动cmd窗口直接输入 1ollama run llama3 启动llama3大模型 或者启动千问大模型 1ollama run qwen2 启动输入你需要输入的问题即可 3、配置UI界面 安装docker ...
🌟Ollama优势 在AI 工具的海洋中,Ollama以其独特优势脱颖而出: 🔧 自动硬件加速:智能识别并利用最优硬件资源,简化配置,提升效率。 🚫 无需虚拟化:告别复杂环境配置,直接投身于 AI 项目的开发。 📚 接入丰富模型库:从 Lamma3到 qwen2,Ollama的模型库应有尽有。
接下来就需要拉LLM模型了,最简单的方法其实是访问Ollama Library,这里有大量已经适配好的LLM模型,每个模型旁边都有清晰的标识,包括模型的详细信息和拉取命令,如果已经装了Page Assist的话会多出一个下载按键,想下载的话直接点那个键就行,没有的话就复制那行命令贴到命令行那里运行,解下来等待下载完毕。