ollama专题
SpringBoot配置Ollama实现本地部署DeepSeek
《SpringBoot配置Ollama实现本地部署DeepSeek》本文主要介绍了在本地环境中使用Ollama配置DeepSeek模型,并在IntelliJIDEA中创建一个Sprin... 目录前言详细步骤一、本地配置DeepSeek二、SpringBoot项目调用本地DeepSeek前言随着人工智能技
Linux上设置Ollama服务配置(常用环境变量)
《Linux上设置Ollama服务配置(常用环境变量)》本文主要介绍了Linux上设置Ollama服务配置(常用环境变量),Ollama提供了多种环境变量供配置,如调试模式、模型目录等,下面就来介绍一... 目录在 linux 上设置环境变量配置 OllamPOgxSRJfa手动安装安装特定版本查看日志在
Ollama Python 使用小结
《OllamaPython使用小结》Ollama提供了PythonSDK,使得开发者能够在Python环境中轻松集成和使用本地运行的模型进行自然语言处理任务,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一... 目录安装 python SDK启动本地服务使用 Ollama 的 Python SDK 进行推理自定义客
国内环境搭建私有知识问答库踩坑记录(ollama+deepseek+ragflow)
《国内环境搭建私有知识问答库踩坑记录(ollama+deepseek+ragflow)》本文给大家利用deepseek模型搭建私有知识问答库的详细步骤和遇到的问题及解决办法,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录1. 第1步大家在安装完ollama后，需要到系统环境变量中添加两个变量2. 第3步 “在cmd中
Ollama整合open-webui的步骤及访问
《Ollama整合open-webui的步骤及访问》：本文主要介绍如何通过源码方式安装OpenWebUI,并详细说明了安装步骤、环境要求以及第一次使用时的账号注册和模型选择过程,需要的朋友可以参考... 目录安装环境要求步骤访问选择PjrIUE模型开始对话总结 安装官方安装地址：https://docs.
Ollama Qwen2 支持 Function Calling
默认 Ollama 中的 Qwen2 模型不支持 Function Calling，使用默认 Qwen2，Ollama 会报错。本文将根据官方模板对 ChatTemplate 进行改进，使得Qwen2 支持 Tools，支持函数调用。 Ollama 会检查对话模板中是否存在 Tools，如果不存在就会报错，下面的代码是 Ollama 解析模板的代码。 Ollama 3.1 是支持 Tools
探索Mem0：下一代人工智能与机器学习内存管理基础设施（二）Mem0+Ollama 部署运行
探索Mem0：下一代人工智能与机器学习内存管理基础设施（二） Mem 0（发音为“mem-zero”）通过智能记忆层增强AI助手和代理，实现个性化的AI交互。Mem 0会记住用户偏好，适应个人需求，并随着时间的推移不断改进，使其成为客户支持聊天机器人，AI助手和自治系统的理想选择。 安装说明 通过pip安装Mem0包： pip install mem0ai 基本用法 Mem 0需
Ollama—87.4k star 的开源大模型服务框架！！
这一年来，AI 发展的越来越快，大模型使用的门槛也越来越低，每个人都可以在自己的本地运行大模型。今天再给大家介绍一个最厉害的开源大模型服务框架——ollama。 项目介绍 Ollama 是一个开源的大语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地环境快速实验、管理和部署大型语言模型。它支持多种流行的开源大型语言模型，如 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，并且可以
最新版ollama与openwebui更新：内置千问2和llama3.1大模型
随着人工智能技术的快速发展，ollama和openwebui这两个项目也迎来了重要的更新。此次更新不仅包含了性能上的改进，还新增了千问2和llama3.1两个强大的大模型。本文将详细介绍这次更新的具体内容，并提供详细的下载安装教程及使用建议。 一、ollama与openwebui更新概述 更新内容 ollama：ollama是一个开源项目，主要用于构建和训练大规模语言模型。最新版的ollam
828华为云征文|docker部署ollama搭建属于自己的大模型
1.介绍 1.1 什么是华为云Flexus X实例 最近华为云828 B2B企业节正在举办，Flexus X实例的促销也非常给力，大家可以去看看。特别是对算力性能有要求，同时对自建MySQL、Redis、Nginx性能有要求的小伙伴，千万不要错过。 Flexus云服务器X实例是新一代面向中小企业和开发者打的柔性算力云服务器，可智能感知业务负载，适用于电商直播、企业建站、开发测试环境、游戏服务
Linux系统本地化部署Dify并安装Ollama运行llava大语言模型详细教程
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,M
linux 部署Ollama本地大模型
简介 llama 是一个大模型的管理框架，其作用类似于 Docker：如果将每一个标准化的大模型视为“镜像”，那么 Ollama 就能够通过一行命令快速拉取并运行这些大模型。然而，Ollama 本身是基于命令行的服务，所以为了方便我们对大模型进行微调和使用，还需要引入 maxkb 。maxkb 提供了一个 ChatBot 界面，它会把我们输入的结构化知识、转换成大模型可以理解的语言（即嵌入向量）
Ollama拉起本地模型以及rag系统部署。
什么是 Ollama ？ Ollama 是一个简明易用的本地大模型运行框架。能在本地启动并运行 Llama、qwen、Gemma 及其他大语言模型，没有GPU资源照样可以拉起模型，和LocalAI 比较类似，但是加载模型更容易。 1.安装 安装后运行，执行：http://127.0.0.1:11434/，返回：Ollama is running表示成功 2.拉取模型： 3.运行模型
Windows安装docker，启动ollama运行open-webui使用AIGC大模型写周杰伦歌词
Windows安装docker，启动ollama运行open-webui使用AIGC大模型写周杰伦歌词 1、下载docker的Windows版本。 docker下载地址： https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/https://docs.docker.com/desktop/install/windows-insta
9行代码开发一个基于ollama的私有化RAG
前言 OpenAI（LLM + Embedding）是使用LiteLLM + ollama模拟，具体做法如下， Llamaindex OpenAI LLM 模型默认使用的是gpt-3.5-turbo， embedding 模型默认使用的是text-embedding-ada-002， 所以这里使用litellm 配合config来模拟， 一句话介绍LiteLLM 使用OpenAI格式调用所
Ollama DNS 重新绑定攻击 (CVE-2024-28224)
概括： Ollama 是一个用于运行和管理大型语言模型 (LLM) 的开源系统。 NCC 集团发现 Ollama 中存在一个 DNS 重绑定漏洞，该漏洞允许攻击者在未经授权的情况下访问其 API，并执行各种恶意活动，例如从易受攻击的系统中窃取敏感文件数据。 Ollama 在版本 v0.1.29 中修复了此问题。Ollama 用户应更新至此版本或更高版本。 影响： Ollama DNS 重
结合ollama gemma2:2b大模型来实现数据分析系统的智能交互
在最近的人员风险行为分析系统开发过程中，需要解决一个问题：在缺乏GPU资源的情况下，如何提升智能交互能力。我们探索并研究了集成gemma2:2b模型的可行性，这一举措旨在在有限的硬件条件下，为我们的系统注入更高级别的智能性，从而增强用户体验并提高数据分析效率。 具体可分为如下几个步骤： 定义用户可能提出的问题类型结合大模型设计接口，以便根据用户的问题提取实体信息实现数据检索机制以提取相关信息返
大模型本地化部署1-Ollama安装（Windows）
大模型本地化部署1-Ollama安装（Windows） 1、下载Ollama安装包2、安装Ollama3、设置模型存放目录4、查看Ollama支持的模型5、模型安装6、查看已安装的模型列表7、运行一个模型8、设置Ollama允许外放访问 1、下载Ollama安装包 Ollama官网地址 https://ollama.com/ 进入下载页面，如下图： 下载后的安装包如下图：
AI大模型之旅--本地Ollama部署
Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM 例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma Ollama 提供了一种简单的方法来部署 LLM 到本地环境。您可以使用 Ollama 的命令行界面或图形界面来完成此操作。 安装部署： 1.下载并且安装 官网下载地址 ：https://ollama.com/download/linux curl -fsSL
案例研究丨MaxKB+Ollama：深圳市公共信用中心探索信用服务创新
深圳市公共信用中心隶属于深圳市市场监督管理局，主要负责对外提供深圳市企业公共信用信息报告查询和深圳市企业注册登记档案查询等服务。作为深圳市信用信息的权威发布机构，深圳市公共信用中心一直致力于为公众提供准确、及时的信用信息服务。 深圳信用网（www.szcredit.org.cn）是深圳市公共信用中心重点建设的以“信用”为核心的服务平台，提供包括信用信息查询、政法法规公示等服务。深圳信用网包含信
LLM大模型部署全攻略：Ollama、OpenLLM、LocalAI与Dify助力高效应用开发
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：ollama.com/ 以下是其主要特点和功能概述： 简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docke
ubuntu下open-webui + ollama本地大模型部署
文章目录 nvidia gpu驱动安装安装卸载 ollama 部署添加docker秘钥docker配置添加国内镜像源ollama安装从源拉取ollama镜像。启动一个ollama容器 通过ollama下载模型到本地检验本地模型 open-webui 部署安装容器和镜像下载webui使用查看模型运行时内存、cpu、gpu占用 业余兴趣，部署下最近很火的LLM大模型玩玩，现在市面
如何拥有自己私有化部署的大模型？Mac下部署Ollama并使用llama3.1模型的方法详解
😄啥是Ollama Ollama 是一个开源的、专为本地环境设计的轻量级、可扩展框架，用于构建和运行大型语言模型（LLMs）。它允许用户在本地机器上部署和运行语言模型，无需依赖外部服务器或云服务，从而提高数据处理的隐私性和安全性。 简单来解释就是，Ollama是一个框架，可以用来在本地运行各种开源大模型，很方便。 🍆如何安装Ollama 首先，来到Ollama的官方网站： Ollam
Unsloth 教程 - 如何微调 Llama-3并导出到 Ollama
本文翻译整理自：🦙 How to Finetune Llama-3 and Export to Ollama https://docs.unsloth.ai/tutorials/how-to-finetune-llama-3-and-export-to-ollama 文章目录 1、什么是Unsloth？2、什么是Ollama？3、安装Unsloth4、选择要微调的模型5、微调参数6、
最少钱学习并构建大模型ollama-llama3 8B
学习大模型时可能面临一些困难，这些困难可能包括： 计算资源限制：训练大模型通常需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。如果设备资源有限，可能会导致训练时间长、效率低下或无法完成训练。 内存限制：大模型通常需要大量内存来存储模型参数和计算中间结果。内存限制可能会导致内存不足错误或无法加载大模型。 数据集规模：训练大模型通常需要大规模的数据集来获得良好的性能。获取和处理大规模数据集可能需要大
Ollama Desktop
一、简介 Ollama Desktop是基于Ollama引擎的一个桌面应用解决方案，用于在macOS、Windows和Linux操作系统上运行和管理Ollama模型的GUI工具。 Ollama Desktop提供了丰富的功能，包括但不限于： 可视化的管理界面：用户可以通过图形界面轻松地管理Ollama模型，无需记忆命令行语法。在线模型：用户可以直接查询Ollama支持的模型，通过界面直接下载