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Open Interpreter can use OpenAI-compatible server to run models locally. (LM Studio, jan.ai, ollama etc) Simply run interpreter with the api_base URL of your inference server (for LM studio it is http://localhost:1234/v1 by default): interpreter --api_base "http://localhost:1234/v1"...
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama ollama运行指令说明:https://hub.docker.com/r/ollama/ollamahttps://hub.docker.com/r/ollama/ollama (b)接着启动open-webui docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -...
其中,open-webui有两种安装方式(docker和从源码构建),官方推荐使用docker。也可以从这里自行查找其他的UI界面。 运行效果如下 安装Ollama 由于Ollama的模型默认会在C盘用户文件夹下的.ollama/models文件夹中, 为了修改模型路径,我们先配置环境变量OLLAMA_MODELS,设置为自己指定的路径: 然后从官网下载Ollama: Ollama默...
docker.com/products/doc 下载完直接安装,重启,确定即可 打开ollama和docker,cmd命令行:(打开全局代理) docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main 下载完后 ...
setx OLLAMA_MODELS"D:\ollama\model" 安装Open WebUI Open WebUI是一个用于在本地运行大型语言模型(LLM)的开源Web界面。 在window下安装docker 1.启动Hyper-v 打开控制面板,在程序与功能页面选择启用或Windows功能 然后,重启计算机。 2.安装WSL 打开powershell,以管理员的身份启动命令窗口,输入 ...
另外一点就是Llama作为大型语言模型,虽说免费开源并且可以部署在本地,并且部署起来还非常的简单,Docker就能搞定,但是对于本地部署环境要求非常高,需要强大的CPU以及GPU支持才可以。 而我不忘“不作死就不会死”的折腾初心,今天闲来无事,硬是在自己的NAS上将Llama 3模型跑起来了。
GPU support in Docker Desktop（可选，如果本地有GPU，则需要安装）：https://docs.docker.com/desktop/gpu/ GPU加速大模型效果，如下：二 安装步骤 2.1 配置Docker Compose 以下是一个docker-compose.yml示例：version:'3.8'services:ollama:image:ollama/ollama:latestports:-11434:11434volumes:-D:\software...
GPU support in Docker Desktop(可选,如果本地有GPU,则需要安装):https://docs.docker.com/desktop/gpu/ GPU加速大模型效果,如下: 二 安装步骤 2.1 配置Docker Compose 以下是一个docker-compose.yml示例: version:'3.8' services...
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker 第一部分安装完毕后,执行命令:(原来是放在第一部分,但是重启pve虚拟机会假死,手动执行一下) sudo systemctl restart docker sudo reboot 第二部分脚本gpu_install2.txt,安装docker版ollama大模型和open-webui工具 ...