一句话来说, Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大模型运行框架。可以将其类比为 docker(有类似docker中的一些常规命令list,pull,push,run 等等),事实上确实也制定了类似 docker 的一种模型应用标准,在后边的内容中,你能更加真切体会到这一点。 在管理模型的同时,它还基于 Go 语言中的 Web 框架...
docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI,请使用以下命令: docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=...
点击NEW SESSION,这样就新开了一个命令行,在这里命令行中就可以使用ollama其他命令了 // 这是一个新的命令行,,记得要先进入debianproot-distro login debian//下载并运行大模型ollama run llama3 进行测试就跟上面一样了,这里相当于单独安装了一个模拟运行环境debian,会有一部分性能的消耗吧。有兴趣或者手机性能...
2. 启动模型 安装完成后,打开命令行工具(如CMD或PowerShell),输入以下命令启动llama3-8b模型: ollama run llama3 首次运行会下载模型文件,大小约为4.7GB,需要耐心等待。 3. 交互测试 模型下载并启动后,你可以直接在命令行中与模型进行交互,例如: > 你好,世界! 模型回复... 三、Mac平台部署 1. 下载与安装 ...
如上图所示,可以用最简单的方式就可以来启动llama3-8b,不过它可能还要等一会儿,因为模型大小有4.7G左右,需要下载一会儿哟。 甚至你的配置够高,也可以使用70b的模型来尝试,不过我的电脑配置一般估计跑起来太慢。 看这里下载速度还算可以,四分钟下载完毕,好了,那就先来测试一下吧。
| ollama run llama3:8b 实际应用与经验分享 1. 文本生成与对话 Llama3 8B和Qwen 32B模型均可用于文本生成和对话任务。你可以输入问题或指令,模型将生成相应的回答或文本。 2. 模型微调 如果你需要针对特定任务微调模型,可以使用Ollama提供的工具进行微调操作。这通常需要较大的数据集和计算资源。 3. 性能优化 ...
ollama run llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct ``` ollama运行基于Llama2进行中文预训练的开源大模型[Atom-7B-Chat](https://huggingface.co/FlagAlpha/Atom-7B-Chat) 打开命令行执行命令 ``` ollama run llamafamily/atom-7b-chat ``` ## 🤖 模型预训练 虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA...
ollama安装和运行llama3.1 8b conda create -n ollama python=3.11 -y conda activate ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama run songfy/lla
ollama run llama3 进行测试就跟上面一样了,这里相当于单独安装了一个模拟运行环境debian,会有一部分性能的消耗吧。有兴趣或者手机性能不错的到时候可以玩玩,感觉小模型在未来的某个时刻还是会有更广泛的应用场景,参数不用那么多,那么大,但是针对特定领域进行微调训练的。
该教程为 Ollama + Open WebUI 一键运行包,只需按照下文步骤输入命令即可一键运行大模型 Llama3 8B。 Llama3 8B 为 Llama 系列开放式生成 AI 模型的最新产品,Llama 3 比 Llama 2 和其他公开可用的模型有了很大的改进: 在比Llama 2 大七倍的数据集上进行训练; ...