Ollama 提供了多种命令行工具(CLI)供用户与本地运行的模型进行交互。 我们可以用ollama --help查看包含有哪些命令: Largelanguage model runnerUsage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands:serveStartollama createCreatea modelfromaModelfileshowShowinformationfora model runRuna model stopStopa running m...
Ollama 提供了多种命令行工具(CLI)供用户与本地运行的模型进行交互。 我们可以用ollama --help查看包含有哪些命令: Largelanguage model runnerUsage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands:serveStartollama createCreatea modelfromaModelfileshowShowinformationfora model runRuna model stopStopa running m...
它支持从GGUF(一种常见的模型格式)直接导入模型,也支持从PyTorch或Safetensors格式导入。 此外,Ollama还提供了一个命令行界面(CLI),使得启动预训练模型或自定义模型变得简单直观。它还提供了REST API,允许开发者通过HTTP请求与Ollama交互,实现更高级的功能和集成。 Ollama还能够支持多模态模型的运行,处理图像、文本...
sudodockerinfo 此时Clinet 和 Server 都正确运行,且出现 Registry Mirrors 腾讯云镜像源内容,则说明配置成功。 从Dockerhub 拉取 Ollama 镜像 1.先创建服务器本地挂在模型权重的地址: mkdirollama cdollama 2.根据 DockerHub上Ollama 的指引,拉取使用 Nvidia GPU 的 Ollama 镜像: dockerrun -d --gpus...
status "Downloading Linux ${ARCH} CLI" proxychains curl --fail --show-error --location --progress-bar -o "$TEMP_DIR/ollama"\ "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}" $SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama BUNDLE=0 if ...
Windows 电脑,可用Git Bash命令行终端模拟 Linux CLI >curl http://127.0.0.1:11434/api/generate -d'{"model": "qwen2","prompt": "who are you?","stream":false}' {"model":"qwen2","created_at":"2025-02-11T01:29:15.6099964Z","response":"I am Qwen, an AI model created by Alibaba ...
status "Downloading Linux ${ARCH} CLI" proxychains curl --fail --show-error --location --progress-bar -o "$TEMP_DIR/ollama"\ "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}" $SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama ...
在本示例中,我们使用phi3(用于管理和使用本地生成的 LLM/SLM 的 CLI 工具)创建代理来与语言模型通信。 可以在存储库的shell/agents/AIShell.Ollama.Agent文件夹中找到代理的完整源代码。 存储库。 步骤1:创建新项目 第一步是创建新的 classlib 项目。
Ollama mainly operates through a command-line interface (CLI), giving you precise control over the models. The CLI allows for quick commands to pull, run, and manage models, which is ideal if you’re comfortable working in a terminal window....
Step 1: Running inference via CLI Once the model is downloaded, you can interact with DeepSeek-R1 directly in the terminal. Step 2: Accessing DeepSeek-R1 via API To integrate DeepSeek-R1 into applications, use the Ollama API usingcurl: ...