他身在高楼广厦之中,却有山泽鱼鸟之思
432 字
2 分钟
ollama
前言
TIP准备工作 下载
ollama
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下载并启动win版本的ollma
下载 ollama
https://ollama.com/ 一键安装并启动且后台运行
下载并运行一个模型
ollama run xxx
更改win的下载路径
setx OLLAMA_MODELS "E:\ollama" /M
ollama命令行设置
属性 | 描述 |
---|---|
serve | 启动 ollama 服务。 |
create | 使用 Modelfile 创建一个模型。这可能与定义模型架构或设置有关。 |
show | 显示特定模型的信息。 |
run | 执行或运行指定的模型。 |
pull | 从注册表中下载模型。 |
push | 将模型上传到注册表。 |
list | 列出所有模型。 |
ps | 列出正在运行的模型。 |
cp | 复制一个模型。 |
rm | 删除一个模型。 |
help | 获取关于任何命令的帮助。 |
ollama下载的模型与huggingface的模型的区别
通常情况下,Qwen模型的表示方法为Qwen1.5-4B-Chat 在Ollama中,Qwen指代的是与Hugging Face上的Qwen1_5-4B-Chat-q4_0.gguf模型相对应的版本,这是一个经过4位量化处理的模型
ollama模型列表
Model | Parameters | Size | Download |
---|---|---|---|
Llama 3.1 | 8B | 4.7GB | ollama run llama3.1 |
Llama 3.1 | 70B | 40GB | ollama run llama3.1:70b |
Llama 3.1 | 405B | 231GB | ollama run llama3.1:405b |
Phi 3 Mini | 3.8B | 2.3GB | ollama run phi3 |
Phi 3 Medium | 14B | 7.9GB | ollama run phi3:medium |
Gemma 2 | 2B | 1.6GB | ollama run gemma2:2b |
Gemma 2 | 9B | 5.5GB | ollama run gemma2 |
Gemma 2 | 27B | 16GB | ollama run gemma2:27b |
Mistral | 7B | 4.1GB | ollama run mistral |
Moondream 2 | 1.4B | 829MB | ollama run moondream |
Neural Chat | 7B | 4.1GB | ollama run neural-chat |
Starling | 7B | 4.1GB | ollama run starling-lm |
Code Llama | 7B | 3.8GB | ollama run codellama |
Llama 2 Uncensored | 7B | 3.8GB | ollama run llama2-uncensored |
LLaVA | 7B | 4.5GB | ollama run llava |
Solar | 10.7B | 6.1GB | ollama run solar |
qwen2 | 7B | xGB | ollama run qwen2:7b |
qwen2 | 7B | xGB | ollama run qwen2:7b |
CodeGemma | 8.54B | 5.0GB | ollama run codegemma |
webui的使用(之后再说)
way_1安装docker
way_2python安装
对于 Windows:
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui
copy .env.example .env
npm install
npm run build
cd .\backend
使用 Conda 作为开发环境进行安装:
# 创建并激活 Conda 环境
conda create --name open-webui-env python=3.11
conda activate open-webui-env
执行以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt -U
运行启动脚本:
.\start_windows.bat
在 http://localhost:8080/ 上启动并运行 Open WebUI
添加官方api
把之前的open-ai的key和web填入 外部链接
—OpenAI API