OpenWebUI和Ollama介绍OpenWebUI是一个功能丰富且用户友好的自托管Web用户界面（WebUI），它被设计用于与大型语言模型（LLMs）进行交互，特别是那些由Ollama或与OpenAIAPI兼容的服务所支持的模型。OpenWebUI提供了完全离线运行的能力，这意味着用户可以在没有互联网连接的情况下与

Windows下载部署Ollama什么是OllamaOllama是一个轻量级的本地推理工具，主要用于运行AI模型。它允许用户在本地设备上运行和交互基于大语言模型（LLM）的应用，而无需依赖云服务。这种工具的主要优势是隐私保护和低延迟，尤其适合那些需要处理敏感数据或希望脱离互联网的场景。

一、Ollama是什么？Ollama是一个强大的开源框架，专为在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是对Ollama的详细介绍：一、主要功能特点简化部署：Ollama通过优化的Docker容器化技术，将复杂的模型部署过程简化，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些大型语言模型。

Ollama官网:https://ollama.com/github地址:https://github.com/ollama/ollama官方文档:https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs下载运行大语言模型，可以离线运行。Windows下安装默认会安装到C盘，只能通过命令行自定义安装位置：.\OllamaSetup.exe/DIR="D:\Ollam

langchain_chatchat+ollama部署本地知识库，联网查询以及对数据库(Oracle)数据进行查询涉及的内容其实挺多的，所以尽量减少篇幅目录langchain_chatchat+ollama部署本地知识库，联网查询以及对数据库(Oracle)数据进行查询准备工作：部署ollama以及拉取模型部署langchain_chatchat部署ora

1、GraphRAG是什么？GraphRAG（Graph-basedRelation-AwareGrouping）是一种基于图的关系感知分组方法，通常用于计算机视觉和机器学习领域。它的核心思想是利用图结构来表示和处理实体之间的关系，从而更有效地进行分组和识别任务。2、本地部署在autodl上进行运行，4090单显卡+24GB内

 root@node37:/ollama#dockerrun-d--gpus'"device=2,3"'-v/ollama:/root/.ollama-p11434:11434--nameollamaollama/ollamac12c23004c3957a8cba38376dbb17904db9381932f9578b2dd5de87794f40a9droot@node37:/ollama#root@node37:/ollama#

现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及

本项目是在NVIDIAGeForceRTX4090云服务器的Ubuntu22.04系统上运行系统环境为：Python3.12、Pytorch2.4.0、CUDA12.1、cuDNN8、NVCC通过VNC远程连接到服务器，服务器的租赁是在矩池云官网上。一、服务器租赁登录到矩池云官网选择亚太一区，选择RTX4090服务器，点击租用，等

先展示下最终效果： 第一步：先安装ollama，并配置对应的开源大模型。安装步骤可以查看上一篇博客：ollama搭建本地ai大模型并应用调用 第二步：需要注意两个配置，页面才可以调用1）OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"2）若应用部署服务器后想调用，需要配置：OLLAMA_ORIGINS=* 第三步：js流式调

运行环境Windows11（显卡AMDRadeonRX6650XT）VSCode（用于查找特定代码，在gfx1030附近添加gfx1032）GitGo版本$goversiongoversiongo1.23.3windows/amd64MinGW(编译需要make命令)$make-vGNUMake4.4.1Builtforx86_64-w64-mingw32Copyright(

最近了解了下生成式AI对话，下面是自己的一些尝试记录。ollama安装及使用1、安装我是在windows环境下安装的，很简单，访问：https://ollama.com/，下载windows安装包，打开安装就行了。cmd输入ollama-v检验是否安装成功。    2、配置在环境变量的

近日，东方联盟网络安全研究人员披露了Ollama人工智能(AI)框架中的六个安全漏洞，恶意行为者可能会利用这些漏洞执行各种操作，包括拒绝服务、模型中毒和模型盗窃。知名网络安全专家、东方联盟创始人郭盛华表示：“总的来说，这些漏洞可能允许攻击者通过单个HTTP请求执行各种恶意操

Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它旨在简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。Ollama使得开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新的大语言模型，包括但不限于如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。Oll

简介Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。功能比较使用Dify1、Dify云服务版：任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能，并在沙盒计划中包含200次

新购置了个PI5，就想着折腾些什么。除了给它装codesys之外，想到（尤其是看到官配的冷却风扇）是不是能跑个AI什么的。捜了一下，除了TensorFlowLite、PyTorchMobile还有做视觉的OPENCV和YOLO。除此之外，一个熟悉的词汇又冒了出来。ollama。记得有段时间看到很多短视频推送，想着就找下资料看

在chatGPT的推动下。LLM简直火出天际，各行各业都在蹭。听说最近meta开源的llama3模型可以轻松在普通PC上运行，这让我也忍不住来蹭一层。以下是使用ollama试玩llama3的一些记录。什么是llamaLLaMA（LargeLanguageModelMetaAI）是Meta开发的大规模预训练语言模型，基于T

引言你是否想过拥有一个私人订制的AI助手，能够随时为你提供最个性化的信息？本文将带你一步步搭建一个基于本地模型和RAG技术的个人知识库。搭建本地模型环境os:archlinux内存:32gcpu:6核12线程python:3.12.7docker27.3.1+docker-compose向量库:milvus2.4.13+attu

https://www.cnblogs.com/weskynet/p/18497936 前提条件：请确保你本地已经安装了ollama以及有关本地离线模型。或者已有远程模型环境等。如果没有，请自行部署。如果需要帮助，可以文末获取联系方式咨询。由于部署离线大模型过于简单，在线资料也很多，我就省略这个步骤了。 创建一个

一、模型部署1、官网下载Ollama:https://ollama.com,选择自己系统对应的安装包进行下载安装 2、配置模型下载路径1、一般默认情况安装位置:Linux:/var/lib/ollama/models  Windows:C:\Usersx用户名>.o11ama\models2、windows改变下载位置环

接上一篇文章： https://www.cnblogs.com/neozheng/p/18400589 我有一台10.xxx.20.162的内网服务器运行着dify的dockercompose服务，又起了一台10.xxx.41.11的内网服务器用来运行ollama大模型。我是通过手动的方式安装的ollama，在运行ollama的时候遇到一个问题：ollam

 前提条件：请确保你本地已经安装了ollama以及有关本地离线模型。或者已有远程模型环境等。如果没有，请自行部署。如果需要帮助，可以文末获取联系方式咨询。由于部署离线大模型过于简单，在线资料也很多，我就省略这个步骤了。 创建一个项目，添加使用MIT开源协议的一个nuget包OllamaS

MachineLearningContainersforJetsonandJetPack项目地址：项目仓库介绍：他的用途大概是帮助开发者快速的构建和运行一些docker镜像，比如ollama、llama-factory等热门项目都支持。在运行和构建的过程中针对jetson有做相当的优化。所以建议使用jetson容器去运行各个开源框架，

目录一、下载ollama二、安装qwen大模型 三、Api调用四、尝试apifox调用一、下载ollamaOllama是一个开源的、本地运行的AI聊天模型，允许在自己的设备上运行LLM，无需依赖云服务。它支持多种LLM。目前Ollamalibrary已经支持Qwen2，可以直接使用。首先安装ollama，访问官