通过Open WebUI Community集成轻松导入提示。 RLHF 注释:通过对消息进行“赞成”和“反对”评级来增强您的消息的能力,从而促进根据人类反馈 (RLHF) 创建强化学习数据集。利用您的消息来训练或微调模型,同时确保本地保存数据的机密性。 ️对话标记:轻松分类和定位特定聊天,以便快速参考和简化数据收集。 ️下载/...
version:'3.8'services:open-webui:image:ghcr.io/open-webui/open-webui:maincontainer_name:open-webuiports:-"3000:8080"extra_hosts:-"host.docker.internal:host-gateway"volumes:-./data:/app/backend/dataenvironment:-ENABLE_OPENAI_API=False-ENABLE_RAG_WEB_SEARCH=True-RAG_WEB_SEARCH_ENGINE="duckdu...
⬆️GGUF 文件模型创建:通过直接从 Web UI 上传 GGUF 文件,轻松创建 Ollama 模型。简化的流程,可选择从您的计算机上传或从 Hugging Face 下载 GGUF 文件。 🤖多模型支持:不同聊天模型之间无缝切换,实现多样化交互。 🔄多模式支持:与支持多模式交互的模型无缝交互,包括图像(例如 LLava)。
当你运行ollama --version命令成功查询到版本时,表示 Ollama 的安装已经顺利完成,接下来便可以用pull命令从在线模型库下载模型来玩了。 以中文微调过的 Llama2-Chinese 7B 模型为例,下述命令会下载接近 4GB 的 4-bit 量化模型文件,需要至少 8GB 的内存进行推理,推荐配备 16GB 以流畅运行。 代码语言:javascript 代...
等待加载,在浏览器中输入http://localhost:3000/即可进入 刚进去的时候需要注册,这个地方因为是本地的,所以不会有什么验证码之类的,正常填写就行 选择一个模型,这里你下载的ollama的模型都会在下拉框中 这个时候就可以开始问答环节了 PS:Open webui的中文设置位置...
这个模型是对llama3进行了中文微调后的模型,相对对中文比较友好 模型名称粘贴在这里后点击下载 等待下载完成后即可开始聊天 一般小型模型也得几个G,下载需要一会时间等待,下载完成在webui首页就可以选择开始使用了; 本地模型使用 勾选已经下载好的模型 可以看到首页下拉框中可以选择我们已经下载好的模型 ...
Open WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web用户界面,用于管理和操作各种本地和云端的模型,实现轻松的与各种大型语言模型交互。它支持各种LLM运行器,通过提供直观的图形化界面,使得用户能够轻松与大型语言模型进行交互,无需深入了解复杂的命令行操作或后端技术。
在OpenWebUI界面中,你可以选择已部署的llama3模型,并通过Web界面与模型进行交互。这种方式比命令行交互更为直观和便捷。 你可以利用llama3模型进行文本生成、问答、翻译等多种NLP任务,体验AI大模型的强大能力。 注意事项 在无网络环境下部署时,请确保所有必要的软件包和模型文件已提前下载并准备好。 考虑到llama3模...
Open WebUI是一个仿照 ChatGPT 界面,为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目,可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型(包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API),也支持远程服务器。Docker 部署简单,功能非常丰富,包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地 RAG 集成、对话标...