ollama create mario -f ./Modelfile ollama run mario 5. CLI 参考 (1). 创建模型 使用ollama create 命令从 Modelfile 创建模型。 ollama create mymodel -f ./Modelfile (2). 拉取模型 ollama pull llama2 此命令也可用于更新本地模型。只会拉取差异部分。 (3). 删除模型 ollama rm llama2 (4...
打开Modelfile所在文件夹下打开终端,执行命令导入模型文件: ollama create 模型名称 -f ./Modelfile 1. ollama create qwen2-05b-q4 -f ./Modelfile 1. ④.查看模型 导入成功之后,我们就可以通过list命名,看到名为qwen2-05b-q4的本地模型了,后续可以和其他模型一样进行管理了。 ⑤.运行模型 ollama run ...
今天给大家介绍如何用Ollama安装第三方的GGUF格式的大模型到本地。步骤如下(详细步骤可以查看笔记图片): 1. 下载模型的gguf格式的文件; 2. 新建模型配置文件Modelfile; 3. 执行命令 ollama create - 01梦想家于20240521发布在抖音,已经收获了153个喜欢,来抖音,记
Create a model 01.创建模型。 ollama create is used to create a model from a Modelfile. 使用ollama create 从模型文件 Modelfile 创建一个模型。 ollama create mymodel -f ./Modelfile Pull a model 02.拉取模型。 ollama pull llama3 This command can also be used to update a local model. ...
除了上面涉及的命令ollama pull model-name、ollama create model-name -f ./Modelfile和ollama run model-name,还有几个常用的,如下 ollama list列出当前系统的模型文件 ollama rm model-name删除不需要的模型文件 导入(PyTorch&Safetensors)/复刻模型仓库文件到本地运行 ...
$ ollama create writer-f./Modelfile transferring model data using existing layer sha256:8eeb52dfb3bb9aefdf9d1ef24b3bdbcfbe82238798c4b918278320b6fcef18fe using existing layer sha256:11ce4ee3e170f6adebac9a991c22e22ab3f8530e154ee669954c4bc73061c258 ...
1、将qwen7b.gguf模型放到F:\Ollama\models\blobs目录下,和ModelFile同目录(不一定非要同目录,如果放到其他地方,以下路径随着更改就行) Plain Text FROM ./qwen7b.gguf 2、在Modelfile所在路径输入cmd,然后回车: 3、执行命令 Plain Text ollama create qwen -f Modelfile.txt ...
ollama create<example_name>-f<Modelfile> 例如,我给模型起个名叫qwen72B,我输入的就是 ollama create qwen72B -f /home/Ollama-Test/models/modelfile_Qwen72B.mf 此时系统提示我Ollama开始辨认模型了: transferring model data creating model layer ...
ollama create mario -f ./Modelfile ollama run mario >>> hi Hello! It's your friend Mario. For more examples, see theexamplesdirectory. For more information on working with a Modelfile, see theModelfiledocumentation. CLI Reference
ollama create custom_llama_3_1 -f ~/.ollama/Modelfile正常情况下,我们将看到类似下面的日志输出:transferring model data using existing layer sha256:c6f9cdd9aca1c9bc25d63c4175261ca16cc9d8c283d0e696ad9eefe56cf8400f using autodetected template llama3-instruct creating new layer sha256:0c41faf...