1.拉取模型: ollama pull codellama 拉取的模型会存放当前用户主目录的.ollama文件夹下。可通过修改OLLAMA_MODELS环境变量更改安装目录。 登录容器后查看 2.拷贝模型: ollama cp codellama codellama.copy 3.删除模型: ollama rm codellama.copy 查看运行: 三、ollama模型镜像 1、官网查看ollama可安装的模型 ...
Code Llama:同样是7B参数,3.8GB大小,专为代码生成和辅助编程任务设计。 Llama 2 Uncensored:提供未经过滤的回答版本,参数和大小与Llama 2相同。 Gemma:提供2B和7B两种参数版本,专注于特定领域的知识查询和生成。 运行模型示例 运行这些模型只需简单的命令,例如,要运行Code Llama模型,你可以使用以下命令: ollama run ...
1:打开vscode,安装CodeGPT扩展 2:配置CodeGPT 3. 选择model 4:开始正确提问 5:copilts 提供了4种功能 6:配置CodeGPT快捷键 7: 开始使用-基于当前文件编写 Unit Test 总结:能满足基础需求 在不想花费费用使用 GitHub Copilot 的话 本地大模型就是一个很好的选择! 扩展:团队使用 如果本地没有GPU的话 或者 ...
1.支持多种LLM,如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。2.支持热切换模型,灵活多变。 可控性: 1.可以本地运行LLM,因此用户可以完全控制自己的数据和隐私。2.可定制模型参数、数据目录和其他设置。 经济性: 1.与使用云服务相比,本地运行LLM可以更省钱。 离线能力...
codellama Llama 2 Uncensored 7B 3.8GB ollama run llama2-uncensored Llama 2 13B 13B 7.3GB ollama run llama2:13b Llama 2 70B 70B 39GB ollama run llama2:70b Orca Mini 3B 1.9GB ollama run orca-mini Vicuna 7B 3.8GB ollama run vicuna LLaVA 7B 4.5GB ollama run llava Gemma 2B 1.4GB...
Get up and running with Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2, and other large language models. - ollama/ollama
1.支持多种LLM,如Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。 2.支持热切换模型,灵活多变。 可控性: 1.可以本地运行LLM,因此用户可以完全控制自己的数据和隐私。 2.可定制模型参数、数据目录和其他设置。
gemma:Gemma 是由 Google DeepMind 构建的一系列轻量级、最先进的开源模型。 codellama:一款能够理解文本提示并据此生成、讨论代码的大型语言模型。 phi:Phi-2是微软研究院推出的一款 27 亿参数的语言模型,展现出卓越的推理和语言理解能力。 完整的Ollama支持的大模型列表请查看: ...
1、下载ollama 1)https://ollama.com 进入网址,点击download下载2)下载后直接安装即可。 2、启动配置模型 默认是启动cmd窗口直接输入 1 ollama run llama3 启动llama3大模型 或者启动千问大模型 1 ollama run
Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。它提供了一套简单的工具和命令,使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM,例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。