ollama

将树莓派5当做Ollama服务器，C#调用generate的API的示例其实完全没这个必要，性能用脚后跟想都会很差。但基于上一篇文章的成果，来都来了就先简单试试吧。先来看看这个拼夕夕上五百多块钱能达到的效果：

[Python]如何利用Flask搭建一個Web服務器，並透過Ngrok訪問來實現LINE Bot功能?AI ChatBot I How to Build AI LINE Bot with Ollama, Flask and Ngrok？

《2核2G阿里云神操作！Ubuntu+Ollama低成本部署Deepseek模型实战》简介： “本文为AI开发者揭秘如何在阿里云2核2G轻量级ECS服务器上，通过Ubuntu系统与Ollama框架实现Deepseek模型的高效部署。无需昂贵硬件，手把手教程涵盖环境配置、资源优化及避坑指南，助力初学者用极低成本在云端跑通行业领先的大语言模型，解锁轻量化服务器运行AI任务的无限可能！”

MCP：AI 时代的“USB-C”，解锁模型上下文新范式MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放协议，它标准化了应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文的方式。可以将 MCP 类比为 AI 应用的 USB-C 端口。就像 USB-C 提供了一种标准化的方式来连接不同设备和配件一样，MCP 也为 AI 模型提供了一种标准化的方式，使其能够与不同的数据源和工具进行交互。这样，开发者可以更轻松地将 MCP 集成到各类 AI 解决方案中，提高模型的上下文获取能力，并增强其对外部数据的适配性。

本地部署Dify 添加Ollama模型DeepSeek1、准备工作本地ollama 加载DeepSeek。安装并登录Dify。2、添加Ollama模型服务商

LLM - CentOS上离线部署Ollama+Qwen2.5-coder模型完全指南https://github.com/ollama/ollama/releasesOllama 对硬件的基础要求较低，但不同规模的模型对资源的需求不同 .可参考如下配置：

使用 <think> 标签解析 DeepSeek 模型的推理过程在本地部署 DeepSeek 模型并调用其推理能力时，模型的推理过程通常以流的形式返回。为了清晰地记录和展示这些推理过程，我们可以使用 parse-reasoning 这个 npm 包来解析返回的内容，并将推理过程用 <think> 标签包裹。以下是具体的实现方法。

Mac下Ollama安装全攻略：开启本地大模型之旅Ollama 是一个开源的大语言模型平台，允许用户在本地环境中便捷地运行、创建和共享大型语言模型。它提供了丰富的功能和特性，让用户在自己的计算机上就能轻松部署和运行大型语言模型，无需依赖云服务。

关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南以下是关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：

前端梭哈攻城狮

ollama+dify本地化部署【菜鸟教程】dify官网：dify.ai/dify官网教程：docs.dify.ai/getting-sta…参考文档【如何集成Ollama】：docs.dify.ai/development…

DeepSeek轻量级本地化部署工具AIMatrices更新——新增OllamaApi接口调用，Python及Html运行等功能AIMatrices DeepSeek 是一款基于 AI 应用快速构建平台 AIMatrices 开发的开源 DeepSeek 轻量级本地化部署工具，支持本地模型、远程 API 灵活切换，旨在为用户提供高效、灵活且低成本的 DeepSeek 大模型部署解决方案。

sometime`something

ollama不安装到c盘，安装到其他盘ollama 安装包默认安装到c盘，安装程序并没有提供选择文件夹安装功能，本来c盘就快满了，下几个模型c盘都快爆了，如何将ollma安装到其他盘呢？

Ollama+OpenWebUI本地部署大模型Ollama是一个开源项目，用于在本地计算机上运行大型语言模型（LLMs）的工具，它的底层是使用Docker，所以支持类似Docker的构建方式，大模型就是它的镜像。它支持多种模型格式，包括但不限于GGUF，允许用户在没有高性能GPU或不希望使用云服务的情况下，利用个人计算机的资源来执行复杂的语言任务。

SuiGo智能博客系统软件架构说明本项目主要就是前后端分离。前后端启动后，进入页面结语：Gitee地址: https://gitee.com/GG20190213/sui-go.git

【langchain/入门】使用langchain调用本地部署的大模型(以llama.cpp以及ollama为例)

DeepSeek-Open WebUI部署1.DeepSeek部署-Win版本2.DeepSeek部署-Linux版本3.DeepSeek部署-一键部署(Linux版本)

【C#实现手写Ollama服务交互，实现本地模型对话】最近使用C#调用OllamaSharpe库实现Ollama本地对话，然后思考着能否自己实现这个功能。经过一番查找，和查看OllamaSharpe源码发现确实可以。其实就是开启Ollama服务后，发送HTTP请求，获取返回结果以及一些数据处理。

Ollama 常用命令Ollama 是一个用于管理和运行大型语言模型的工具，提供了丰富的命令行接口（CLI），方便用户在本地环境中轻松地部署和运行各种模型。以下是一些 Ollama 的常用命令及其用法：

ubuntu22.04安装RAGFlow配合DeepSeek搭建本地知识库RAGFlow 是一个基于对文档的深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。当与 LLM 集成时，它能够提供真实的问答功能，并以来自各种复杂格式数据的有根据的引用为后盾。

DeepSeek大语言模型下几个常用术语昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）