windows 用户复制对应的命令直接在 cmd 中执行就行,我已经提前安装了 deepseek-r1:1.5b 模型,演示为安装:sqlcoder: ollama run sqlcoder 模型下载并运行完毕后可以通过命令行方式进行对话,如下图: Ollama常用命令 以下是Ollama一些常用命令: ●运行一个指定大模型:ollama run llama3:8b-text ●查看本地大模型...
同时，还有一款基于Llama 2的Orca风格数据集微调模型，虽然最初被称为Free Willy，但已展现出卓越的性能。另外，SQLCoder模型是在StarCoder的基础上针对SQL生成任务进行微调的代码完成模型，为SQL开发人员提供了强大的支持。Mistral的扩展版本支持64K或128K的上下文窗口，使得模型在处理长文本时更加高效。接着，我们来看一...
Based on your instructions, here is the SQL query I have generated to answer the question `{request.question}`: """ try: response = ollama.chat(model='sqlcoder:7B', messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]) return {"sql_query": response['message']['content']} except Excep...
通常情况下,部署 Ollama 时会有配置文件或日志文件显示服务的运行端口和 API 端点信息。 以下是一些步骤和方法,帮助你确认和查看本地 Ollama API 端点: 1. 查看 Ollama 的启动日志 当你启动 Ollama 时,它通常会输出日志信息,其中包含服务运行的端点。例如: ollama run sqlcoder:70b-alpha-q8_0 1. 启动命令...
SQLCoder部署和应用2024-07-15 3.五分钟搭建属于你的AI助手:Ollama+DeepSeek+AnythingLLM深度整合教程02-084.Ollama + Open-WebUI一键安装&避坑指南02-115.在VSCode 中使用 Ollama 插件进行智能 Chat:安装、配置与体验02-19 收起 作者简介 微信公众号:密码应用技术实战 博客园首页:https://www.cnblogs.com...
1.文生SQL2024-07-152.SQLCoder部署和应用2024-07-153.五分钟搭建属于你的AI助手:Ollama+DeepSeek+AnythingLLM深度整合教程02-08 4.Ollama + Open-WebUI一键安装&避坑指南02-115.在VSCode 中使用 Ollama 插件进行智能 Chat:安装、配置与体验02-19 收起 Ollama + Open-WebUI 一键安装&避坑指南 作者简介...
2024年伊始,AI技术的快速发展让我们看到了智能应用的无限可能。作为国内外备受关注的开源项目之一,ollama一直在模型优化和体验提升上持续发力。今天,我们带来令人激动的ollama v0.6.8版本更新详解,揭秘此次升级背后的技术亮点和实战优势。 是否还在为模型运行效率和稳定性犯愁?本文将全面拆解这次版本的性能优化、内存管理...
1.文生SQL2024-07-152.SQLCoder部署和应用2024-07-153.五分钟搭建属于你的AI助手:Ollama+DeepSeek+AnythingLLM深度整合教程02-084.Ollama + Open-WebUI一键安装&避坑指南02-11 5.在VSCode 中使用 Ollama 插件进行智能 Chat:安装、配置与体验02-19 收起 在...
ollama run llava "What's in this image? /Users/jmorgan/Desktop/smile.png" The image features a yellow smiley face, which is likely the central focus of the picture. Pass the prompt as an argument $ ollama run llama3.2 "Summarize this file: $(cat README.md)" ...
通过回顾2024年大语言模型(LLM)及Ollama工具的更新日志,总结大模型领域在开源、大厂发布、功能特性与应用趋势上的发展变化。 时间轴与更新重点: 1-3月(初期完善阶段): 模型类型多元化:除通用LLM外,开始引入视觉模型(如LLaVA)、Code模型(针对编码任务)、Embedding模型的测试,以及Text-to-SQL微调模型(DuckDB-NSQL)。