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...
方法/步骤 1 1、安装好ollama后，我们使用 win + R 键打开命令提示符，点击确定打开命令行；2 2、在命令行输入，ollama run gemma2后等待大模型加载；3 3、我们输入1+1=？测试大模型功能，可以看到大模型正确回答了问题。
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama --restart always ollama/ollama 简单介绍下这个命令的参数: docker run:用于创建并启动一个新的 Docker 容器。 -d:表示以分离模式(后台)运行容器。 -v ollama:/root/.ollama:将宿主机上的 ollama 目录挂载到容器内的 /root/....
Ollama 是一种假设存在的本地大模型运行框架,允许用户在自己的硬件环境中轻松部署和使用大规模预训练模型。 1.1 Ollama 特性概览: 易用性与广泛支持: Ollama具有良好的生态支持,可以兼容不同架构的大语言模型,截至今天(2024年3月20日),Ollama官网上公开支持的大模型就有70个之多。 量化与推理能力: 提供了对模...
ollama run llama3.2:3b # 运行llama3.2:3b大模型 直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。如果之前没有下载过,那么会自动下载。下载完毕之后可以在终端中直接进行对话了。如图4-2-1所示 图4-2-1 5. 安装open-webui open-webui 是一款可扩展的、功能丰富的用户友好型自托管 Web 界面,旨在完全离线运...
Ollama本地部署大模型的简明指南 引言 随着AI技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)如GPT、LLaMA等已成为推动科技进步的重要力量。然而,这些模型通常体积庞大,对计算资源要求极高,直接部署在云端不仅成本高昂,还可能面临网络延迟等问题。为此,Ollama框架应运而生,它提供了一种轻量级、可扩展的解决方案,帮助用户轻松实现AI...
幸运的是,Ollama的出现为我们提供了一个简单而高效的解决方案。 一、Ollama简介 Ollama是一个功能强大的开源工具,它专注于简化大型语言模型在本地环境的部署和运行过程。通过提供简洁明了的命令行界面和丰富的功能选项,Ollama让即便是没有深厚技术背景的用户也能轻松上手。无论你是研究人员、开发人员还是普通用户,...
下面我们介绍一下如何通过ollama本地部署大模型。 登录gitee的官网,注册并登录 https://gitee.com/ git下载 https://git-scm.com/downloads 在downloads下面选择对应的系统 点击windows到版本选择界面 选择64-bit Git for Windows Setup 下载器中,文件名如下 ...
一共分为两个步骤, 利用LLaMA-Factory训练(微调)模型 和 利用Ollama部署模型,两个步骤是相互独立的,可以根据需要阅读对应部分。LLaMA-Factory训练(微调)模型 这部分在LLaMA-Factory的文档里已有详细介绍,也可…
【保姆教程】Ollama AI大模型轻松本地部署,完全零代码小白实现大语言模型安装到本地电脑运行,保姆级新手教程, 视频播放量 83、弹幕量 83、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 12、转发人数 0, 视频作者 大模型CC, 作者简介 前华为人工智能领域研发,专注AI大模型开发,分享