docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 安装完成后,您可以通过 http://localhost:3000 访问 Open WebUI。享受! 打开WebUI:服务器连接错误 如果您遇到连接问...
city={adcode}&key={amap_api_key}&extensions=base' resp = requests.get(url) """样例数据 {'province': '北京', 'city': '北京市', 'adcode': '110000', 'weather': '晴', 'temperature': '26', 'winddirection': '西北', 'windpower': '4', 'humidity': '20', 'reporttime': '2024...
sudo docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://<ip-address>:11434/api -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 将<ip-address>:11434替换为你安装了Ollama的服务器的地址。 在上面的Docker命令中,默认端口设...
通过PEFT加载预训练模型参数和微调模型参数,以下示例代码中,base_model_name_or_path为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path为微调模型参数保存路径。 import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from peft import PeftModel,PeftConfig # 例如: finetune_model_path='FlagAlpha/...
我觉得很好,这可以让学术圈更深入地研究very deep的transformer在幻觉/reasoning/跨语言理解等场景下的...
base-url: ${AI_OLLAMA_BASE_URL:<http://localhost:11434>} chat: options: model: llama3:8b 构想实现 我拆分为以下步骤 设置RAG 使用Vaadin 设计 UI 创建通讯流程 设置RAG 在这个项目中,我使用 Apache Tika 来读取 PDF 文件,文件放在 /resources 下 ...