运行指令也很简单,直接使用指令`ollama run`自动下载和运行大模型: ollama run codellama ollama run llama2 ollama run qwen ollama run qwen:7b 运行llama2大模型时会发现原本12.5G的7b模型在ollama中只有3.8G,再看信息显示量化等级为:Q4_0。 ollama也支持导入运行量化后的GGUF模型,用法很简单: 创建一个...
使用Autogen 需要先下载codellama ollama pull codellama 及Install Autogen: pip install pyautogen 然后执行代码 from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent config_list = [ { "model": "codellama", "base_url": "http://localhost:11434/v1", "api_key": "ollama", } ] assistant = Assista...
启动llama3大模型 或者启动千问大模型 1ollama run qwen2 启动输入你需要输入的问题即可 3、配置UI界面 安装docker 并部署web操作界面 1docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 安装完毕后,安装包...
Ollama —— 在本地启动并运行大语言模型 Ollama(https://ollama.com/) 是一款命令行工具,可在 macOS 、 Linux 、Windows 上本地运行 Llama 2、Code Llama 、Gemma 等模型。 Ollama目前支持近二十多个语言模型系列(https://ollama.com/library),每个模型系列都有许多可用的 "tags"。Tags 是模型的变体,这些...
ollama run llama3:8b 打造本地的 Team AI Copilots 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...
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: ...
run Runamodel pull Pullamodelfromaregistry push Pushamodeltoaregistry list List models cp Copyamodel rm Removeamodel help Help about any command 可以看到页面中让执行ollama run llama3即可 一般来说run是用来跑模型的,但是如果本地没有这个模型的话,ollama会自动下载 ...
选择一个大规模语言模型: Ollama支持多种开源模型,如Llama 3、Mistral、Phi-3、Code Llama和Gemma。 定义模型配置(可选): 对于高级用户,Ollama允许通过一个Modelfile来自定义模型的行为,此文件可以指定特定版本的模型、硬件加速选项等配置细节。 运行大规模语言模型: Ollama提供了用户友好的命令来创建容器,下载模型...
Code Llama7B3.8GBollama run codellama Llama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensored LLaVA7B4.5GBollama run llava Solar10.7B6.1GBollama run solar Note You should have at least 8 GB of RAM available to run the 7B models, 16 GB to run the 13B models, and 32 GB to run the 3...
CLI: $ ollama run codellama:34b Error: llama runner process has terminated: signal: segmentation fault Logs: May 11 02:47:28 gpu ollama[27286]: time=2024-05-11T02:47:28.033Z level=INFO source=memory.go:127 msg="offload to gpu" layers.real=-1 layers.estimate=49 memory.available="39.0...