MoneyPrinterPlus全面支持本地Ollama大模型

MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频,一键批量发布短视频这些功能了。

之前支持的大模型是常用的云厂商,比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。

支持云厂商的原因是现在大模型使用基本都很便宜,并且大厂的稳定性,性能都比本地搭建要好很多。

但是很多小伙伴说还是希望接入本地的LLM模型。

所以,最近我对MoneyPrinterPlus进行了一些适配,最新版本已经支持Ollama了。

你可以在Ollama中接入你想要使用的大模型。

下面告诉大家如何在MoneyPrinterPlus中使用本地的Ollama模型。

软件准备

当然,前提条件就是你需要下载MoneyPrinterPlus软件啦。

下载地址: https://github.com/ddean2009/MoneyPrinterPlus

用得好的朋友,不妨给个star支持一下。

安装Ollama

如果已经有Ollama的朋友可以直接跳过本节。

对于没有安装过Ollama的朋友,可以直接进入Ollama的官网: https://ollama.com/ 进行安装和下载。

现在Ollama支持windows,linux和Mac这三种操作系统。

我们以linux环境为例来讲解一下Ollama的安装。

在linux环境中,Ollama只需要执行下面的命令即可:

shell 复制代码
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

系统会自动下载Ollama的安装包,进行安装。

这样Ollama就安装好了。

Ollama支持很多models,我们可以在他的 https://ollama.com/library 网站中查找需要的模型。

比较常用的像llama3,mistral, llama2-chinese等等。

我们可以使用 ollama list 来查看现有的模型。

如果要下载对应的模型,可以ollama pull llama3从Ollama的模型注册表中拉取指定的模型到本地。

然后使用 ollama run llama3 来运行对应的模型。

当然ollama还有一些其他的用法。这里就不多讲了,大家可以去看下ollama的文档。

ollama安装好之后,我们可以通过下面的命令来测试一下ollama的使用:

shell 复制代码
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt":"Why is the sky blue?"
}'

如果有返回,那么说明你的ollama是没有问题的。可以继续使用了。

在MoneyPrinterPlus中配置Ollama

我们启动MoneyPrinterPlus,点击左边的基本配置,在右边的LLM大模型配置项中,我们下拉选择Ollama。

Ollama的配置需要设置两项。

第一项是Base Url,也就是调用Ollama的地址。

如果你的ollama在本地,就填:http://localhost:11434/

如果是在其他远程的机子上,就填:http://IP:11434/

需要注意的是,Ollama默认只会暴露端口给本机连接。

如果需要远程连接Ollama,还需要改下Ollama的配置:

shell 复制代码
vi /etc/systemd/system/ollama.service

在[Service]下面添加一下环境变量:
#配置远程访问
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

修改完之后重新load并重启ollama即可:

shell 复制代码
sudo systemctl daemon-reload 

sudo systemctl restart ollama

第二项是Ollama中的模型名字。

比如你用的是llama3,那么这里就填llama3就行了。

Ollama配置好之后,就可以进入AI视频区域:

在视频主题区输入你需要生成的视频主题,点击生成视频文案。

如果有文案生成,那么恭喜你,说明Ollama配置完成了。

接下来尽情使用MoneyPrinterPlus吧。

点我查看更多精彩内容:www.flydean.com

相关推荐
落魄实习生2 小时前
AI应用-本地模型实现AI生成PPT(简易版)
python·ai·vue·ppt
ibrahim4 小时前
Llama 3.2 900亿参数视觉多模态大模型本地部署及案例展示
ai·大模型·llama·提示词
吕小明么6 小时前
OpenAI o3 “震撼” 发布后回归技术本身的审视与进一步思考
人工智能·深度学习·算法·aigc·agi
探索云原生8 小时前
在 K8S 中创建 Pod 是如何使用到 GPU 的: nvidia device plugin 源码分析
ai·云原生·kubernetes·go·gpu
SimonLiu00911 小时前
[AI]30分钟用cursor开发一个chrome插件
chrome·ai·ai编程
伯牙碎琴12 小时前
智能体实战(需求分析助手)二、需求分析助手第一版实现(支持需求提取、整理、痛点分析、需求分类、优先级分析、需求文档生成等功能)
ai·大模型·agent·需求分析·智能体
聆思科技AI芯片14 小时前
实操给桌面机器人加上超拟人音色
人工智能·机器人·大模型·aigc·多模态·智能音箱·语音交互
minos.cpp15 小时前
Mac上Stable Diffusion的环境搭建(还算比较简单)
macos·ai作画·stable diffusion·aigc
AI小欧同学1 天前
【AIGC-ChatGPT进阶副业提示词】育儿锦囊:化解日常育儿难题的实用指南
chatgpt·aigc
剑盾云安全专家1 天前
AI加持,如何让PPT像开挂一键生成?
人工智能·aigc·powerpoint·软件