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Ollama是一个创新的平台,它允许用户在本地启动并运行大型语言模型。它提供了一个简单易用的内容生成接口,类似于OpenAI,但无需开发经验即可直接与模型进行交互。Ollama支持热切换模型,为用户提供了灵活性和多样性。
要安装Ollama,请访问官方网站的下载页面:[Ollama下载页面]。在这里,你可以根据你的操作系统选择合适的版本进行下载,目前,Ollama支持macOS 11 Big Sur或更高版本。
对于macOS用户,可以直接点击下载链接获取Ollama的压缩包:[Download for macOS]
对于Windows用户,可以参照上述链接中的步骤进行安装,安装过程中,你可以通过注册来接收新更新的通知。
安装完成后,你可以通过命令行查看Ollama的可用命令。例如,在Windows的PowerShell中,输入ollama
即可查看帮助信息和可用命令。
PS C:\Users\Admin> ollama Usage: ollama [flags] ollama [command] Available Commands: serve Start ollama create Create a model from a Modelfile show Show information for a model run Run a model pull Pull a model from a registry push Push a model to a registry list List models cp Copy a model rm Remove a model help Help about any command Flags: -h, --help help for ollama -v, --version Show version information Use "ollama [command] --help" for more information about a command. PS C:\Users\Admin>
Ollama的模型库提供了多种大型语言模型供用户选择。你可以通过访问[Ollama模型库]来找到并下载你需要的模型。
安装模型后,使用ollama list
命令可以查看已安装的模型列表。
PS C:\Users\Admin> ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
gemma:2b b50d6c999e59 1.7 GB About an hour ago
llama2:latest 78e26419b446 3.8 GB 9 hours ago
qwen:latest d53d04290064 2.3 GB 8 hours ago
PS C:\Users\Admin>
通过ollama run
命令,你可以运行特定的模型。例如,ollama run qwen
将启动qwen模型。
[OpenWebUI]是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI,它支持完全离线操作,并兼容Ollama和OpenAI的API。这为用户提供了一个可视化的界面,使得与大型语言模型的交互更加直观和便捷。
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
OLLAMA_BASE_URL
为服务器的 URL:docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
这个时候会发现【Select a model】可以选择我们刚刚下载好的模型:
这样我们就有了一个类似GPT的可视化界面
并且他还可以一次性加入多个模型,一起对话对比使用:
可以自行按要求创建,也可去官网[社区]快速设置其他用户创建好的Modelfiles。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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