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重点来了,这里介绍两个可以运行在本地的大模型工具:ollama和llama.cpp,尤其是ollama,本地跑一个大模型特别简单,后面将会重点介绍。这里还有一个小知识补充一下,无论是Ollama还是llama.cpp都是运行的量化后的模型(GGUF格式的),所以对电脑配置的要求大幅降低。 Ollama运行开源LLM Ollama是一个轻量级且可扩展的框架...
如果您查看 OpenUI 页面上的说明,如果您想运行内置 Ollama 和 Nvidia GPU 支持的 OpenUI,他们会为您提供一个 docker 命令,可以立即对其进行设置。但是,如果您使用的是新机器怎么办?为此需要安装什么? 步骤如下: 1. 添加 Docker sudo apt install docker.io 1. 为Docker 添加组: sudo groupadd docker 1. 将您...
Deepseek-R1本地部署教程:Docker部署超级简单,可离线使用(OpenUI + Ollama + DeepSeek-R1:7B) 6955 1 05:21 App ollama迁移或者删除C盘模型,给Deepseek”喂养“数据 4894 0 00:29 App DeepSeek+即梦AI 秒变设计师!效率神器!保姆级教程! 327 0 01:48 App 一键自动部署DeepSeek工具下载使用方法,省去手动...
开发个人Ollama-Chat--5 模型管理 开发个人Ollama-Chat--6 OpenUI 开发个人Ollama-Chat--7 服务部署 开发个人Ollama-Chat--8 网站部署 开发个人Ollama-Chat--9 Frp穿透 开发个人Ollama-Chat--10 绑定域名 项目地址 openui-frontend openui-backend-go...
开发个人Ollama-Chat--4 用户管理 开发个人Ollama-Chat--5 模型管理 开发个人Ollama-Chat--6 OpenUI 开发个人Ollama-Chat--7 服务部署 开发个人Ollama-Chat--8 网站部署 开发个人Ollama-Chat--9 Frp穿透 开发个人Ollama-Chat--10 绑定域名 项目地址 openui-frontend...
这种不断增长的热情是由人工智能和机器学习的进步推动的,这需要 GPU 能够有效提供大量的计算能力。GPU 领先制造商 Nvidia 的股价也因这一趋势而飙升。同样诞生了大量的大模型,对于这些模型的部署和管理也变得越来越重要,在这方面Ollama和OpenUI是一个不错的选择。
Deepseek-R1本地部署教程:Docker部署超级简单,可离线使用(OpenUI + Ollama + DeepSeek-R1:7B) OpenWebUI一键安装本地部署,无需Docker容器,ollama一站式安装教程,支持本地知识库等多种功能 快速搭建本地免费知识库 ollama+openwebui=免费版的ChatGPT4.0 | 本地部署方案 一个视频带你使用Open-webui + oll...
response = send_message_to_ollama(user_input) print("Ollama's response:") print(response) 参考地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/688811216 openui:https://blog.csdn.net/spiderwower/article/details/138463635 使用参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/695040359 作者:kk晏然...
ollama create 自定義模型名稱 -f Modelfile.txt 如:ollama create qw2.5-14b -f Modelfile.txt 4.cmd輸入ollama list 查看模型是否加載成功 5.運行此模型 ollama run 你修改的那個模型名 6.退出模型 /bye 7.別部署OpenUi,部署麻煩又佔空間,用Chatbox,有exe版...