1)在Dify的主界面http://localhost/apps,点击右上角用户名下的【设置】 2)在设置页面--Ollama--添加模型,如下: 3)填写deepseek 模型信息相关信息后保存,如下: 4)模型添加完成以后,刷新页面,进行系统模型设置。步骤:输入“http://localhost/install”进入Dify主页,用户名--设置--模型供应商,点击右侧【系统模型...
[root@DSceshi ~]# ollama run deepseek-r1:671b >>> 本地跑满血版的DeepSeek,需要什么硬件支持并给出价格 <think> 好的,我现在要帮用户解答关于在本地运行满血版DeepSeek需要的硬件支持和价格的问题。首先,我需要明确什么是“满血版”的DeepSeek。可能指的是完全利用其所有 功能的高性能配置,包括大规模...
接下来,聊一下重头戏,就是Dify的工作流编排,就类似于生产汽车的流水线,每个环节都各司其职,不再人来干预,直接交给AI来进行完成,咱们只需要等待结果即可。 目前,Dify提供了两种工作流编排,一种是长对话的形式,而另一种就是单轮的自动化任务,也就是只执行一次就结束了。如果你想基于对话形式的,还是使用第一个...
安装ollama 进入 https://ollama.com/download/windows 页面下载安装即可 下载模型:搜索 deepseak ,选择合适自己本地的大小的模型,笔者这里选择的是 deepseek-r1:14b 版本。测试本地速度还是不错的。注意,这里运行ollama pull deepseek-r1:14b下载到本地即可。 dify 准备: 参考文档: https://docs.dify.ai/z...
Ollama 是一个开源的本地化工具,专门用来简化大型语言模型的本地运行和部署。它能让用户在个人计算机或服务器上轻松运行多种开源语言大模型,比如 DeepSeek、qwen、Llama 等,完全不依赖云端服务,也不用复杂配置。 二、Dify 部署 1. 安装 Docker Docker 是容器化部署工具,用于简化 Dify 的安装和运行环境配置。在...
私有化部署 Ollama + DeepSeek + Dify,构建你的专属私人 AI 助手 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21436538835 本机硬件: 1. 安装 Ollama: https://ollama.com/download curl -fsSL http
二、ollama部署deepseek 第一步:打开终端 第二步:ollama拉取模型(根据自己的情况选择模型) ollama pull deepseek-r1:7b 第三步:ollama运行模型 ollama run deepseek-r1:7b 三、本地部署dify 第一步:选择合适版本(我是找最新版本dify1.1.2)
本地模型运行:Ollama 允许在本地机器上运行大型语言模型(如 LLaMA、DeepSeek 等),无需依赖云端服务。 隐私保护:所有数据处理都在本地进行,避免数据泄露风险。 低延迟:本地运行模型可以减少网络延迟,提高响应速度。 模型管理:Ollama 提供了简单的命令行工具,用于下载、加载和管理模型,方便在 Dify 中快速切换和实验...
通过Dify 的 RAG 管道功能,企业可以快速搭建本地知识库。 以下是简单的操作步骤: a. 上传文档 在Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块,上传需要处理的文档(支持 PDF、Word、Excel 等格式)。 b. 配置 RAG 管道 进入“RAG 管道”页面,选择合适的模型(如 Deepseek 或 Ollama),并配置相关参数。 c. 启动检索服务...
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型! 1 运行 Ollama 与qwen2:0.5b 聊天 AI检测代码解析 ollama run qwen2:0.5b 1. 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 Ollama