ollama

springai+pgvector+ollama实现rag首先在ollama中安装mofanke/dmeta-embedding-zh:latest。执行ollama run mofanke/dmeta-embedding-zh 。实现将文本转化为向量数据

剑客的茶馆

企业本地大模型用Ollama+Open WebUI+Stable Diffusion可视化问答及画图最近在尝试搭建公司内部用户的大模型，可视化回答，并让它能画图出来，主要包括四块：以上运行环境Win10, Ollama,SD直接装在windows10下，然后安装Docker Desktop版，将Open WebUI部署在Docker内

⭐Ollama的本地安装⚡先来逛一下咱们的主角Ollama的官网地址：Ollama大概长这个样子🤔因为本地系统的原因，文章只提供Widows的安装方式，使用Linux和Mac的大佬，可以自行摸索🧐

llama-3 本地化部署实验国产大模型的API 有限，编写langchain 应用问题很多。使用openai 总是遇到网络问题，尝试使用ollama在本地运行llama-3。结果异常简单。效果不错。llama-3 的推理能力感觉比openai 的GPT-3.5 好。

Phi-3 模型手机部署教程（微软发布的可与GPT-3.5媲美的小模型）前面几篇博文，老牛同学和大家一起在个人电脑部署了Qwen2、GLM4、Llama3、ChatTTS和Stable Diffusion等 LLM 大模型，也通过 API 和 WebUI 的方式完成了体验。

大模型应用研发基础环境配置（Miniconda、Python、Jupyter Lab、Ollama等）老牛同学之前使用的MacBook Pro电脑配置有点旧（2015 年生产），跑大模型感觉有点吃力，操作起来有点卡顿，因此不得已捡起了尘封了快两年的MateBook Pro电脑（老牛同学其实不太喜欢用 Windows 电脑做研发工作）。此文注意是记录配置新电脑的内容，一来给老牛同学留个备忘，同时也特别希望能给其他朋友一些帮助。

使用Ollama简单部署本地Qwen2Ollama 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Ollama library已经支持Qwen2，可以直接使用。

mac环境基于llama3和metaGPT自动开发2048游戏1.准备虚拟环境conda create -n metagpt python=3.9 && conda activate metagpt

后端研发Marion

【大模型】Ollama+open-webui/Anything LLM部署本地大模型构建RAG个人知识库教程（Mac）目录一、Ollama是什么？二、如何在Mac上安装Ollama1. 准备工作2. 下载并安装Ollama

一包烟电脑面前做一天

四、.Net8对接Ollama实现文字翻译（.Net8+SemanticKernel+Ollama）本地运行自己的大模型很多情况都有这样的需求，使用自有系统数据训练大模型，然后在系统实际业务场景中使用AI大模型处理一些业务，那么SK正是你想要的。

FastGPT + OneAPI 构建知识库这个在前面的文章FastGPT私有化部署+OneAPI配置大模型中其实已经说过，大概就是部署完成OneAPI后，分别新建令牌和渠道，并完成FastGPT的配置。

OneAPI接入本地大模型+FastGPT调用本地大模型将Ollama下载的本地大模型配置到OneAPI中，并通过FastGPT调用本地大模型完成对话。配置令牌和OneAPI部署地址

Ollama本地运行 Mistral-7B-Instruct-v0.3Mixtral 5月23日发布了 Mistral-7B-Instruct-v0.3，支持 function calling，今天简单运行一下。

探索Ollama——入门：如何在本地环境中搭建和自定义大型语言模型在当今快速发展的人工智能时代，大型语言模型（LLMs）已经成为技术前沿的热点话题。Ollama，作为一个开创性的工具，使得开发者能够在本地环境中轻松运行和管理这些强大的模型。无论是进行自然语言处理、代码生成还是其他AI驱动的任务，Ollama都提供了一个简单、高效的解决方案。

Ollama 源代码中值得阅读的部分阅读 Ollama 源代码以了解其内部工作机制、扩展功能或参与贡献。以下是一些值得重点关注的部分：1. 核心服务模块：

Docker下Open WebUI，Ollama的安装实践提示一下Open WebUI与ollama的关系。后端的同学可以理解为Open WebUI等于是个Navicat，Ollama就是具体的数据库实例。

ollama + autogen排雷语法：<abc>代表参数，实际输入为具体的名字，不需要输入<>注意：当前雷可能随着版本迭代更新掉1、litellm -model ollama/<model>

程序员欣宸

Mac环境下ollama部署和体验这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

使用微软Phi-3-mini模型快速创建生成式AI应用微软Phi-3大语言模型是微软研究院推出的新一代系列先进的小语言模型。Phi-3系列包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium三个不同规模的版本。这些模型在保持较小的参数规模的同时，通过精心设计的训练数据集和优化的算法，实现了与大型模型相媲美的语言理解和推理能力。

Ollama开发指南安装必备工具确保已安装以下软件的正确版本：CMake 3.24 或更高版本　　Go 1.22 或更高版本　　GCC 11.4.0 或更高版本