1 运行 Ollama与 qwen2:0.5b 聊天 ollama run qwen2:0.5b启动成功后,ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务,可通过 http://localhost:11434 访问。2 Dify 中接入 Ollama2.1 添加模型在 设置 > 模型供…
一、Dify安装 1、克隆仓库 2、docker启动 3、登录访问dify 二、知识库部署 1、API key方式 2、本地大模型Ollama方式 3、设置系统模型 4、知识库创建 5、知识库Rag 一、Dify安装 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以大幅简化...
7. 拉取嵌入模型 拉取合适的文字嵌入模型，如 dmeta-embedding-zh。命令：ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 二、Dify搭建全攻略 使用 docker-compose 启动Dify，启动后在设备的80端口上可访问。快速上手，让你的AI工具飞起来！快来试试吧！
本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署,并且接入Ollama部署本地模型,实现在本地环境中部署和管理LLM,再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。 Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等,可以快速从原型开发到生产。
在浏览器中访问 http://IP:11434,确认服务正常运行。 7. 拉取嵌入模型 拉取合适的文字嵌入模型,如 dmeta-embedding-zh。 命令:ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 二、Dify搭建全攻略 使用docker-compose 启动Dify,启动后在设备的80端口上可访问。 快速上手,让你的AI工具飞起来!快来试试吧!
最近研究了一下Dify这个AI应用引擎,感觉功能还是很强大的,特别是流程编排、RAG检索、模型管理、知识库维护等,内置了各种国内外的厂商模型,可以根据自己的业务需求来选择模型进行处理,而且模型可以借助Ollama来私有化部署。与其对等的产品还有FastGPT,字节的Coze,不过目前开源的只有Dify和FastGPT,下面来介绍一下Ollama和...
集成过程简单快捷，仅需三个步骤：首先，确保Ollama已在本地正确部署并运行；其次，在Dify平台的项目设置中，选择"自定义模型"选项；最后，输入Ollama的API端点地址和认证信息。某开发团队在实际操作中，仅用2分45秒就完成了集成，并立即开始了对话式AI应用的开发。这种快速集成方案带来了显著的优势。开发效率提升...
我会继续介绍VLLM和Ollama的单节点多卡推理,哦,还有Huggface、modelscope模型下载,然后简单过过Dify、FastGPT的模型接入,相关嵌入、重排模型部署、Llama.cpp使用、GGUF模型的合并、Ollama自定义模型的构建等等,可能会有点长。 LLM模型拉取(镜像、ModelScope) ...
Ollama和Dify是两个开源项目,分别用于本地部署LLM和AI应用开发管理。Ollama提供本地推理框架简化LLM部署,Dify则提供AI应用开发、管理和部署的全套工具。结合使用这两个工具,开发人员可以快速开发、部署和优化AI应用,如问答系统,并通过Dify进行性能监控和优化。
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。