Why should you monitor your usage of Ollama? Monitor your application powered by Ollama language models to ensure, get visibility to what you send to Ollama, responses received from Ollama, latency, usage and errors. By monitoring the usage, you can infer the cost. Track the LLM's perform...
语言模型会占据大量的磁盘空间,所以选择一个合适的路径为佳。 OLLAMA_MODELS= 2.暴露host 这是为了让ollama作为作为一个服务,开放给局域网设备访问,当然也包括wsl2下的应用。 OLLAMA_HOST= 这些可以在windows下的环境变量中设置,如下图: 安装好Ollama后,我们先不管,继续下一个安装。 安装Open-WebUI...
网址:GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models. 1、下载docker镜像并查看 docker pull ollama 这里选择使用docker进行安装,运行命令(CPU): docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama...
Windows:C:\Users\<username>\.ollama\models 若默认位置存在磁盘空间告急的问题,可以通过设置环境变量OLLAMA_MODELS修改模型存储位置。示例: # macOS / Linux:写入环境变量配置到 ~/.bashrc 文件中 echo 'export OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # Windows:按 `WIN+R` ...
根据AnythingLLM的文档说明,如有需要,设置所需的环境变量,例如OLLAMA_MODELS。 3.4 权限管理(如果需要) 如果是企业级应用,可以设置多用户并进行权限管理,确保数据的安全性。 4. 构建知识库 在AnythingLLM中,通过“选择知识”按钮上传文档或给定知识文件链接(支持PDF、TXT、DOCX等文档格式)。
fromlangchainimporthubfrom langchain_community.tools.tavily_searchimportTavilySearchResultsfrom langchain.promptsimportPromptTemplatefrom langgraph.prebuiltimportcreate_react_agentfrom langchain_openaiimportChatOpenAIfrom langchain_core.output_parsersimportJsonOutputParserfrom langchain_community.chat_modelsimport...
ollama-search-qwen 点击进入qwen (ollama.com), 可以找到支持的模型版本, 并提供了运行命令: ollama-qwen-info step3: 使用ollama运行qwen:7b 先使用ollama run命令来运行qwen-7b模型,运行命令:ollama run qwen:7b,等待下载 ollama-run-qwen-7b
Setup Ubuntu 22.04 2x NVIDIA RTX A5000 GPU (48 GB VRAM) Description I am encountering an issue with LightRAG where entity extraction consistently fails when using ollama models. Even though the system successfully processes chunks from a...
from langchain_community.chat_models import ChatOllamafrom langchain.prompts import ChatPromptTemplate, PromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.runnables import RunnablePassthroughfrom langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetrieverfrom get_vector_...
{'error': 'Flight not found'})) # 在向量数据库中搜索与人工智能相关的数据 def search_data_in_vector_db(query: str) -> str: # 将查询转换为向量 query_vectors = embedding_fn.encode_queries([query]) # 执行向量数据库搜索 res = milvus_client.search( collection_name="demo_collection", ...