百度自建站,有哪些新手做外链的网站,内容营销案例分析,做暧小视频xo免费网站这一年来#xff0c;AI 发展的越来越快#xff0c;大模型使用的门槛也越来越低#xff0c;每个人都可以在自己的本地运行大模型。今天再给大家介绍一个最厉害的开源大模型服务框架——ollama。
项目介绍
Ollama 是一个开源的大语言模型#xff08;LLM#xff09;服务工具…这一年来AI 发展的越来越快大模型使用的门槛也越来越低每个人都可以在自己的本地运行大模型。今天再给大家介绍一个最厉害的开源大模型服务框架——ollama。
项目介绍
Ollama 是一个开源的大语言模型LLM服务工具它允许用户在本地环境快速实验、管理和部署大型语言模型。它支持多种流行的开源大型语言模型如 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等并且可以通过命令行界面轻松下载、运行和管理这些模型。
Ollama 的出现是为了降低使用大型语言模型的门槛是让大型语言模型更加普及和易于访问。
项目安装
既然说到要降低门槛Ollama 的安装也自然是非常的方便了。
Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统同时也提供了 Docker 镜像方便在不同环境中部署。 macOS: 可以通过 Homebrew 安装使用命令 brew install ollama。也可以直接下载安装包运行。 Windows: 需要下载安装包并运行。 Linux: 可以通过包管理器或使用命令 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh安装。 Docker: 可以使用 docker pull ollama/ollama 命令拉取镜像并运行容器。
这里以 macOS 为例下载了 ollama 的安装包后直接双击运行这个可爱羊驼的应用程序会提示你将应用移动到 application 文件夹并且有后续的提示操作我们按照指引去安装就可以了。 项目使用
安装完成后我们可以直接执行 ollama 应用启动也可以在命令行中执行 ollama serve 来启动 Ollama 服务。
当然现在的我们主要在命令行中去操作 ollama。
执行 ollama list可以列出已下载的模型如图 执行 ollama pull model 可以从远程仓库拉取模型。
执行 ollama run model 可以运行指定的模型我们使用 ollama run llama3:8b 来运行已经安装的模型并且开始对话如图 web 界面
如果都是用命令行交互还是挺麻烦的。这里再给大家介绍一个好用的 ollama 的 web 界面open-webui。
这也是一个开源项目我们可以使用 docker 来快速部署
docker run -d -p 3000:8080 --add-hosthost.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main之后在浏览器访问 localhost:3000可以打开一个和 ChatGPT 很像的页面 点击上方的“选择一个模型”便可以看到 ollama 中已经下载的模型选中后直接开启聊天就可以啦。 总结
Ollama 是一个功能强大且易于使用的工具它为本地部署和运行大型语言模型提供了一个简单而有效的方法。无论是研究、开发还是日常使用Ollama 都能满足用户对大型语言模型的需求。Ollama 拥有庞大的社区用户和相关的开源项目配合 open-webui我们可以更好的使用 Ollama并为朋友们提供一个类似于 ChatGPT 的对话界面。
感兴趣的朋友们赶紧去试试吧。
项目地址
https://github.com/ollama/ollama
https://github.com/open-webui/open-webui
