qwen2.5coder发布之后，觉得差不多可以实现离线模型辅助编程了，所以尝试在公司内网部署模型，配合vsocde插件continue实现代码提示、聊天功能。目前使用qwen2.5coder的32b模型，体验上和gpt-4o差不多（都稀碎），适用于编写脚本，查一些简单问题，例如flask如何把变量传到前端，准确率还可以，但是补全

1.环境本文以centos7.9安装ollama为例2.下载ollama安装包官网地址：https://ollama.com/download/linuxGitHub手动安装文档地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md安装包下载地址：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz3.上传到服务器并

目录Ollama安装软件(Windows)安装软件(Linux)安装软件(Docker)最简单下载模型下载Ollama内置的模型下载llama3模型(亲测垃圾机房都可以跑起来)下载DeepSeek-V3模型运行模型搭建Web环境OllamaOllama是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在帮助用户在本地环境中部署

1.部署ragflow1.1安装配置docker因为ragflow需要诸如elasticsearch、mysql、redis等一系列三方依赖，所以用docker是最简便的方法。docker安装可参考Linux安装Docker完整教程，安装后修改docker配置如下：vim/etc/docker/daemon.json{"builder":{"gc":{"defau

开始大家好呀，最近我在研究LLM，但是是本地大语言模型。其中我主要使用的软件是Ollama。Ollama可以方便的下载及运行LLMOllama提供了一套RESTApi，并且已经有了ollama-js这个库，可以方便的调用接口，所以我们可以自己写一套WebUI。那么为什么不用别人写好的呢？我找了些开源项目，但大

Ollama本地部署大模型在当今的科技时代，AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛，从自动驾驶汽车到语音助手，再到智能家居系统，都有着AI的身影，而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型，在G

         “ Ollama 是一个致力于推动本地人工智能模型开发和应用的工具和平台，允许用户在本地运行、管理和调用各种AI模型。它的核心理念是提供一种无需依赖云计算环境的方式，让开发者和企业能够高效地使用AI模型，同时确保数据隐私和安全。”   本次使用O

前言近几年这个话题很火，但是我一直没得去尝试一下，今天突然来兴趣想试试，然后就出来了这一篇文档。环境准备docker安装管理工具Ollama是一款开源的大模型管理工具，它允许用户在本地便捷地运行多种大型开源模型，包括清华大学的ChatGLM、阿里的千问以及Meta的llama等。目前，Ollama

概述：LangChain:LLM(大语言模型)编程框架基本介绍：LangChainLangChain就是一个LLM(大语言模型)编程框架你想开发一个基于LLM应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。本文我们从新

概述：Ollama基本介绍：OllamaOllama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动大语言模型。主要特点跨平台支持Windows、Linux、MacOS系统。提供了丰富

        之前的文章《大模型应用技术系列(一）：大模型应用整体技术栈浅析》中，我们浅析了大模型技术栈的构成。从用户到底层，每层中都有很多需要深究的东西。本文将专注介绍大模型部署层面的内容。从一个简单的应用场景出发，通过一个完整的工具链路，来深入了解部署的过程。

前言在本地电脑上跑大语言模型（LLM），已经不是什么高科技操作了。随着技术的迭代，现在利用Ollam和AnythingLLM就可以轻松构建自己的本地知识库，人人皆可上手，有手就行。过往要达成这一目标，可是需要有编程经验的。首先得了解一下背后的原理。大概就是三步走：一是LLM，大语言模型，懂得

第一步，安装Python依赖包：WIN+R,打开CMD，输入：pipinstallollama也可以使用镜像pipinstallollama-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第二步，启动ollama后，开始调用Ollama接口，以调用“qwen2.5:3b”为例启动大模型“qwen2.5:3b”：Win+R调出运行框，输入cmd，在cmd中输

1.项目概述1.1核心技术栈前端框架：React编辑器引擎：MonacoEditor桌面框架：ElectronAI模型：Ollama（本地部署）Qwen（通义千问）1.2主要特性本地化AI编程助手多语言代码编辑实时代码补全智能文档生成2.AI模型集成2.1模型对比特性OllamaQwen部署方式纯本地本地/云端

1、下载和安装​Ollama官网地址:https://ollama.com/访问ollama界面，选择Download安装因为本次ollama部署在windows镜像中，所以在DownloadOllama中选择windows版本安装完成后，就可以在开始菜单中启动ollama了  右下角状态栏中出现ollama图标说明启动成功GPU算力云平台

Ollama简单介绍Ollama是一个强大的大型语言模型平台，它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中，我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama，并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候，也遇到这个问题了，Ollama下载

安装Ollama下载地址Ollama点击跳转链接千问模型搜索Ollama点击跳转链接下载Qwen2.5和中文嵌入层ollamapullqwen2.5ollamapullshaw/dmeta-embedding-zh下载安装RagFlow参考ragflow官方安装文档点击跳转链接硬件：CPU≥4核;内存≥16GB;磁盘空间≥50GB;

就在前几天ollama发布了0.5.0了内置支持结构化输出了，同时ollamapython以及js库已经支持此特性了，很值得使用说明同时就在一个小时之前发布了0.5.1解决了一些结构化输出的bug参考资料https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.5.0https://github.com/ollama/olla

就是一个示例学习，体验下pydanticai，llm基于了ollama参考代码app.py一个集成ollama的测试importasynciofromopenaiimportAsyncOpenAIfrompydanticimportBaseModel,Fieldfrompydantic_aiimportAgent,RunContextfrompydantic_ai.models.openaiimportOpenAI

家好呀，最近我在研究LLM，即本地大语言模型。其中我主要使用的软件是Ollama。Ollama可以方便的下载及运行LLMOllama提供了一套RESTApi，并且已经有了ollama-js这个库，可以方便的调用接口，所以我们可以自己写一套WebUI。那么为什么不用别人写好的呢？我找了些开源项目，但大多是python编

文章目录1.创建Modelfile文件2.使用ollama进行导入2.1启动ollama服务2.2导入模型2.3运行模型1.创建Modelfile文件并写入FROM./model.gguf将./model.gguf换成自己的模型文件地址，最好是吧Modelfile文件跟model.gguf放在一起2.使用ollama进行导入2.1启动olla

概述这几天为了写技术博客，各种组件可谓是装了卸，卸了装，只想复现一些东西，确保你们看到的东西都是可以复现的。（看在我这么认真的份上，求个关注啊，拜托各位观众老爷了。）这不，为了实验在windows上docker里运行pytorch，把docker重装了。dify也得重装：Dify基础：Dify平台的本地化部署

在ollamapythonsdk的最近更新中，支持传递python函数到chat调用中，以下是一个简单示例参考使用app.pyfromollamaimportchatfromollamaimportChatResponsedefadd_two_numbers(a:int,b:int)->int:"""AddtwonumbersArgs:a(int):Thefirst

前提条件：已经本地安装好了Ollama。如果没有安装Ollama或者想部署其他的模型或者不想使用docker，，可以参考之前的这篇文章：https://www.cnblogs.com/Chenlead/p/18571005安装过程参考：https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/1.docker拉取open-webui镜像在命令行

部署机器硬件情况：内存：32GB显卡:3060 为什么不使用docker：1.网上教程大多以docker为主2.安装docker的时间太长，在等待的时候顺便尝试一下不用docker的部署1.安装Ollama下载地址：Ollama下载好之后默认安装即可。Ollama常用命令【跟docker差不多，初次安装的话这边可以