这样团队的小伙伴就可以使用你的Ollama了。 结束 通过结合Ollama和Open-WebUI,我们能够非常方便地将大模型(如 DeepSeek)通过局域网分享给团队中的其他成员使用。这种方式不仅简单直观,还能够通过 Web 界面让不熟悉命令行的同事也能够轻松使用模型。无论是在本地开发环境中还是在公司内部网络内,这种方法都能大大提高...
Note:整个ollama的配置较为简单,唯一需要注意的就是service文件中environment的放置顺序,关于ollama集成的模型运行指令,可参考https://www.ollama.com/library/deepseek-r1:671b 4 OpenWebUI安装 OpenWebUI的安装,要考虑整体的网络通讯问题,本方案通过Nginx、Docker结合的方式进行实现。 (1)项目文件创建 mkdir -p ...
ollama--version 功能:显示当前 Ollama 的版本信息。 deepseek-r1模型下载 地址:https://ollama.com/search deepseek-r1模型比较 构建可视化工具 open-webui(网页版,局域网可访问) Open-WebUI 推荐使用Python 3.11,更高版本可能存在兼容性问题。 如果未安装 Python,请从Python 官网下载并安装 Python 3.11。 在...
open-webui 简介 ollama离线部署 deepseek 离线加载 方法1:通过加载 ollama 支持的 gguf 文件(不推荐) 方法2:在线下载,直接拷贝模型文件(推荐) Open WebUI离线部署 工具简介 ollama 简介 Ollama 是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md 2 使用 Ollama 下载和运行模型 2.1 使用 Ollama 命令行下载和运行模型 执行如下命令下载并运行一个模型: # 基本格式为:ollamarun<model_name:size># 例如下载并运行 deepseek-r1 的 1.5b 模型# 如果下载模型速度开始较快后面变慢,可以 kill 当前...
在人工智能飞速发展的今天，本地部署大语言模型能够让我们更灵活地使用模型，享受个性化的服务。本文将手把手教你如何使用 ollama 和 openwebui 将 Deep Seek 部署到自己的电脑上。第一步：安装Ollma 1.点击链接下载安装Ollma:https://ollama.com/，根据自身电脑的型号和版本选择下载的类型；下载后，点击安装即可...
1)点击桌面的Ollama图标,只是启动了软件,可以打开http://localhost:11434/打开,显示running。具体与deepseek对话,还需要在终端提问。 2)再次打开终端,想访问deepseek-R1,运行ollama run deepseek-r1:1.5b命令,就可以 三OpenWebUI 的安装 1.Docker的安装 ...
使用命令安装ollama：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 编辑 使用命令拉取DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B到本地待用：ollama pull deepseek-r1 编辑 四，用Open WebUI打造本地AI助手 第一步：用下面的命令启动Open WebUI：open-webui serve 编辑 第二步，打开浏览器，在地址栏输入：localhost...
Ollama使用命令行可以拉取并运行模型,比如:ollama run deepseek-r1默认拉取7b模型并且在结束后可以使用命令行对话。 确保Ollama正常运行,然后使用localhost:3000(默认Docker安装方式端口),或者localhost:8080(一键包默认端口)就可以愉快的玩耍啦。 如果OpenWebUI打开后看不到Ollama的模型,需要检查一下设置: ...
【DeepSeek系列】DeepSeek R1 本地化部署流程:模型显卡需求|Ollama安装|运行DeepSeek R1模型的3种方式|Docker部署 02:08 【DeepSeek系列】通过3种方式访问DeepSeek模型服务: 通过CLI运行推理|通过API访问服务|通过Python访问服务|DeepSeek教程 05:28 【AI新趋势】什么是Agentic RAG?颠覆传统RAG的智能升级!大模型...