ollama run gemma:2b 启动了gemma:2b的服务。 跑在了MX250显卡上,速度还可以。 Post: 例代码: import requests import json def send_message_to_ollama(message, port=11434): url = f"http://127.0.0.1:{port}/api/chat" payload = { "model": "gemma:2b", "messages": [{"role": "user", "...
在Ollama里运行gemma的方法很简单,执行打开一个终端,执行ollama run gemma:2b,首先会自动下载模型: 下载完毕后,先尝试一个最简单的“你好”,结果如下: 更多Ollama的用法 Ollama更多的用法可以参考github上的文档: Ollam支持的其他模型 可以看到,大部分支持的模型都是2B-7B的较小的LLM,符合Ollama面向个人电脑本...
在命令行工具窗口中打开Ollama。你可以通过在终端中输入“ollama”命令来启动Ollama。 运行“ollama run gemma:2b”命令来安装Gemma模型。这将从Ollama的模型库中下载并安装Gemma模型的最新版本。 等待模型安装完成。一旦安装完成,你就可以开始使用Gemma模型进行各种任务了。 四、使用Gemma模型 使用Gemma模型进行文本生成。
二、拉取并运行Gemma模型 这一步我们直接使用最简单的方法,使用Ollama来拉取Gemma的模型文件。请注意,由于文件服务器在国外,所以我们需要一些魔法上网的技巧,请自行研究。 以对电脑配置要求最低的Gemma 2b基础版模型为例,在命令提示符中,我们输入ollama run gemma:2b代码并回车,Ollama会自动从模型库中拉取模型文件...
直观易用性：通过简洁的命令行操作，即可启动并运行大型语言模型。例如，只需执行“ollama run gemma:2b”命令，便可轻松运行Gemma 2B模型。Docker容器化部署：Ollama特别设计了Docker容器部署功能，进一步简化了LLM的部署与管理流程。Go语言基础：基于Go语言开发，Ollama提供了类似于Docker的命令行交互方式，如list、...
Ollama 默认直接支持很多模型,只需要简单的使用ollama run命令,示例如下: ollama run gemma:2b 1. 就可安装、启动、使用对应模型。 通过这样方式直接支持的模型我们可以通过https://ollama.com/library找到。 在https://huggingface.co/models上有数万的模型,Ollama 默认支持的不可能全部覆盖,那如何支持其它模型呢...
4、用ollama运行gemma:2b 跑完进度执行一下 ollama -v就可以看到ollama版本号 这里会发现它提示连接不上ollama服务 先执行ollama serve启动服务 然后在termux左上角往右划,左下角有个新建窗口 在新建的窗口里输入proot-distro login debian 然后输入ollama run gemma:2b 等进度条跑完下载就行了,记得冒号是英文...
下面以我的15年的MacBook Pro来跑Gemma模型(https://ai.google.dev/gemma/docs),下载Ollama对应版本后,直接放入应用目录,然后命令行执行。 ollama run gemma:2b Gemma 有 2B 与 7B 两个版本,我这里用低的这个版本。上面这个命令会自动下载对应的模型。
ollama run gemma2:2b 又到了等待的过程中了,总是这么漫长~ 在下载模型的过程中,我们可以看看占用情况: 一点问题都没有,几乎没有占多少,现在我们继续等待。 等待完毕,开始问个问题测试一下: 效果展示情况: 资源占用情况: 结论:通过效果图gif中可以看的出来,响应要比1.5B的稍微慢了点儿,但是这个速度还是可以接...
安装完成后,在终端输入“ollama”,即可看到Ollama支持的各种命令,如serve、create、show、run等。 三、下载与运行大模型 Ollama提供了一个预构建模型库,用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序,无需从头训练或自行寻找模型源。模型下载过程同样简便,用户只需在终端输入相应的命令,如“ollama run gemma:2b”,...