首先创建模型的保存路径 sudo mkdir /path/to/ollama/models 要求路径下的文件的权限用户和组都要是roo...
docker logs -f langchain-chroma-api-17:16AM INF Starting LocalAI using4threads,withmodels path: /models7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1(9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc) ┌──────────────────────────────────────────────...
默认情况下,ollama模型的存储目录如下: Linux: **/usr/share/ollama/.ollama/models** 创建新路径 sudo mkdir /path/to/ollama/models 路径下的文件的权限用户和组都要是root,并且权限全开,为777。 如果不是,可以用如下命令设置: 将目标路径的所属用户和组改为root sudo chown -R root:root /path/to/o...
7:16AM INF Starting LocalAI using 4 threads, with models path: /models 7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1 (9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc) ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ Fiber v2.48...
在文件末尾添加以下行来设置OLLAMA_MODELS环境变量: exportOLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models" 保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器,可以按Ctrl + X,然后按Y确认保存,最后按Enter键。 使环境变量生效。在终端中运行以下命令: source~/.bashrc# 或者source ~/.bash_profile,取决于你编辑的...
Windows: C:\Users\<username>.ollama\models 如果Ollama 作为 systemd 服务运行,则应使用以下命令设置环境变量systemctl: 通过调用 来编辑 systemd 服务systemctl edit ollama.service。这将打开一个编辑器。 Environment对于每个环境变量,在部分下添加一行[Service]: ...
然后添加一行 配置 OLLAMA_MODELS 环境变量自定义路径 ### ollama model dir 改为自己的路径# export OLLAMA_MODELS=/path/ollama_cacheexportOLLAMA_MODELS=/home/star/ollama/ollama_cache 如果开始没配置OLLAMA_MODELS ,默认路径是/usr/share/ollama/.ollama/models ...
Environment=OLLAMA_MODELS=<path>/OLLAMA_MODELS 五REST API 如果不希望直接在终端中与大型语言模型交互,可以使用命令 ollama serve 启动本地服务器。一旦这个命令成功运行,你就可以通过REST API与本地语言模型进行交互。Ollama has a ...
7:16AM INF Starting LocalAI using 4 threads, with models path: /models 7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1 (9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc) ┌───────────────────────────────────────────────────┐ ...
然后添加一行 配置 OLLAMA_MODELS 环境变量自定义路径 代码语言:javascript 复制 ### ollama model dir 改为自己的路径 # export OLLAMA_MODELS=/path/ollama_cache export OLLAMA_MODELS=/home/star/ollama/ollama_cache 如果开始没配置OLLAMA_MODELS ,默认路径是/usr/share/ollama/.ollama/models 启...