ollama

Ubuntu安装ollama，并运行ollama和通义千问，使用gradio做界面访问网站连接，选中Linux，然后拷贝命令打开cmd （使用快捷键 Ctrl+shift+T），并切换到管理员模式接着打入粘贴上面的命令，回车后自动安装

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，所以尽量减少篇幅部署ollama，并拉取qwen2.5:14b和quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest 部署langchain_chatchat 部署oracle数据库

【BUG】Error: llama runner process has terminated: exit status 127本地私有化部署大模型，主流的工具是 Ollama。使用以下指令部署：但是笔者本地报错了，查下gitbub 手动下载：

vue通过ollama接口调用开源模型先展示下最终效果：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：

水中加点糖

使用SpringAI快速实现离线/本地大模型应用大模型(LLM)，Large Language Model作为当前比较热门的技术，最近在年在各行各业中都得到了广泛的应用。

waiting不是违停

LangChain Ollama实战文献检索助手（二）少样本提示FewShotPromptTemplate示例选择器本期是用样例来提示大模型生成我们想要的答案。即在输入中给定提示的样例，以及提示模板，然后匹配较相关的样例进行文献综述。

给 Ollama 穿上 GPT 的外衣上一篇我们介绍了如何在本地部署 ollama 运行 llama3 大模型。过程是相当简单的。但是现在给大模型交流只能在命令行窗口进行。这样的话就只能你自己玩了。独乐乐不如众乐乐嘛。我们接下来说一下如何部署 open-webui 给 ollama 加一个 webui，这样用户就可以通过浏览器访问我们的本地大模型了，体验非常类似 chatGPT。

使用 ollama 在本地试玩 LLM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。

fastGpt参考本地部署FastGPT使用在线大语言模型在rockylinux中安装的，ollama由1.5G，还是比较大，所有采用在windows下下载，然后安装的方式，linux安装

AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话目录AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话

Ollama前端页面调用大模型知识问答模型切换Ollama提供命令行的方式使用，还提供了API接口调用的方式，但是没有界面操作那么直观，那么有人就基于ollama提供的接口开发了一套页面，页面的风格和chatgpt和类似；下面介绍如何比页面运行起来，并调用大模型问答。

deepin V23 部署Ollama系统：Deepin V23 1.Ollama简单介绍 Ollama是一个开源的大语言模型本地部署工具，通过它可以方便的在本机部署开源大模型。 Ollama仓库地址：https://github.com/ollama/ollama Ollama官方下载地址：https://ollama.com/download 2.安装Ollama 在Deepin V23中打开一个终端，切换至root用户.执行如下命令. #cd /usr/local (将ollama安装在/usr/local中) #curl -fsSL

使用Ollama测试OpenAI的Swarm多智能体编排框架https://ollama.com/Requires Python 3.10+https://github.com/openai/swarm

如何让ollama本地模型使用code-interpreter(代码解释器）？代码解释器通常都需要在GPU的环境下使用原生的模型通过transformer来实现，且本身还需要模型本身支持，ollama本地蒸馏过的模型占用的资源比较小，也方便本地使用，但是如果想用这些模型的代码解释器，即让大模型写程序并执行，好像又没有提供必要的接口，我们可以使用open-interpreter来实现。

240922-chromadb的基本使用ChromaDB 是一个较新的开源向量数据库，专为高效的嵌入存储和检索而设计。与其他向量数据库相比，ChromaDB 更加专注于轻量化、简单性和与机器学习模型的无缝集成。它的核心目标是帮助开发者轻松管理和使用高维嵌入向量，特别是与生成式 AI（如 GPT 系列）集成。

在MAC中Ollama开放其他电脑访问ollama安装完毕后默认只能在本地访问，之前我都是安装其他的软件之后可以结合开放其他端口访问，其实是可以新增或修改下电脑的系统配置，就可以打开端口允许除本机IP或localhost访问。步骤如下： 1、查看端口（默认是：11434） 2、新增系统配置先点击右键，退出Ollama 然后打开命令行窗口执行

240912-设置WSL中的Ollama可在局域网访问Windows 中的防火墙可能会阻止流量从 Windows 主机到 WSL2 的虚拟网络接口。你可以尝试通过以下步骤来暂时禁用防火墙以进行测试：

ollama安装(ubuntu20.04)Ollama是一款开源的自然语言处理工具，它可以帮助开发者快速构建文本处理应用。ollama官网: https://ollama.ai/

828华为云征文｜部署知识库问答系统 MaxKB云服务器是一种通过互联网提供虚拟化计算资源的服务，用户可按需租用存储、数据库、网络等资源。它具有高可用性、可扩展性和灵活性，支持按使用量付费，适合各种规模的企业和个人开发者，以实现成本效益和业务敏捷性。

值得细读的8个视觉大模型生成式预训练方法大语言模型的进展催生出了ChatGPT这样的应用，让大家对“第四次工业革命”和“AGI”的来临有了一些期待，也作为部分原因共同造就了美股2023年的繁荣。LLM和视觉的结合也越来越多：比如把LLM作为一种通用的接口，把视觉特征序列作为文本序列的PrefixToken，一起作为LLM的输入，得到图片或者视频的caption；也有把LLM和图片生成模型、视频生成模型结合的工作，以更好控制生成的内容。当然2023年比较热门的一个领域便是多模态大模型，比如BLIP系列、LLaVA系列、LLaMA-Adapter系