当前位置: 首页 > article >正文

初探Ollama与deepseek

什么是Ollama?它与大模型有什么联系?

简单说,Ollama就像是你电脑上的一个 “大模型小助手”。

以前,很多强大的大语言模型,比如能回答各种问题、写文章、翻译等的那些模型,要么只能在网上的服务器上用,数据发过去存在隐私风险;要么就是运行起来特别复杂,对电脑要求很高,普通人很难自己在电脑上用。

而 Ollama 出现后,它能让你在自己的电脑上比较轻松地运行很多不同的大语言模型。就好比你有一个模型仓库,里面放着像 LLaMA、Mistral 这些大模型,只要你电脑性能允许,通过 Ollama 这个工具,你就能把这些模型 “召唤” 出来,让它们在你的电脑上干活,比如帮你写文案、陪你聊天等。

所以,Ollama 和大模型的关系就是,Ollama 是一个能让大模型在本地电脑更方便运行的工具平台,它给大模型提供了在本地运行的 “土壤”,让人们可以更自由、更安全地使用大模型,而不用完全依赖网络上的服务。

安装ollama

在这里插入图片描述

聊起来

在这里插入图片描述

实测deepseek 1.5b有点智障了 还是7B起。
在这里插入图片描述

构建对答UI窗口

可安装open-webui或Chatbox。

open-webui链接:
https://github.com/open-webui/open-webui

如果Ollama在您的计算机上,请使用以下命令:
命令: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

如果Ollama在另一个服务器上,请使用以下命令:

要连接到其他服务器上的Ollama,请将OLLAMA_BASE_URL更改为服务器的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

要运行支持Nvidia GPU的Open WebUI,请使用以下命令:

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

如果只使用OpenAI API,请使用以下命令:

docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装好后效果:
Open WebUI

**安装ChatBox,**链接:
ChaBox

CHatbox UI对话效果图


http://www.kler.cn/a/569878.html

相关文章:

  • 【GESP】C++二级真题 luogu-B4037 [GESP202409 二级] 小杨的 N 字矩阵
  • 【无人机】无人机通信模块,无人机图数传模块的介绍,数传,图传,图传数传一体电台,
  • Windows Docker玩转Nginx,从零配置到自定义欢迎页
  • 三元组排序(acwing)c++
  • 关于后端使用Boolean或boolean时前端收到的参数的区别
  • Spring(历史)
  • 基于STM32的智能家居蓝牙系统(论文+源码)
  • Vue 表单优化:下拉框值改变前的确认提示与还原逻辑实现
  • MATLAB中asManyOfPattern函数用法
  • Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
  • olmOCR:使用VLM解析PDF
  • Tattu发布全新行业无人机电池NEO系列,专为长续航设计
  • 【爬虫基础】第二部分 爬虫基础理论 P3/3
  • 一文掌握ADSL拨号代理的搭建方法,及详细使用
  • 数据结构--队列(C语言实现)
  • 一个非常好用便捷的web自动化爬虫工具Playwright
  • 大数据分析中的机器学习基础:从原理到实践
  • Dwall 动态壁纸自动匹配
  • 蓝桥杯深秋的苹果
  • 数据图表ScottPlot.WPF用法示例