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        当前是AI快速发展的时代，尤其ChatGPT的出现，推动了自然语言处理（NLP）技术的进步‌。市场上涌现出给类大模型，国内比较流行的有阿里的通义千问、百度的文心一言、华为的盘古大模型、字节的豆包大模型等。同时也出现了很多AI工具，比如图片处理、编程助手（如：GitHub Copilot等）。        这些大模型都由各个大厂提供，使用时往往会受到些限制，比如

ollama是大模型演示的方便工具，但是有时候我们需要修改其配置（例如模型留驻GPU的时间），首先：ollama serve -h可以看到能够设置的环境变量：Environment Variables:      OLLAMA_DEBUG               Show additional debug information (e.g. OLLAMA_DEBUG=1)&

透过创新AI大模型带来的颠覆性变革,洞悉元宇宙时代智能科技的前沿洞见,在这个无限可能的数字新世界,一起开启AI革命的智慧旅程。。ALL In AIGC，持续输出大模型技术干货，让大模型不再困难。1. 引言本文主要采用ollama 和 open webui 进行大模型私有化部署。 以下是使用Markdown语法对Ollama框架特点和功能进行分类总结的输出：Ollama 框架特点和功能概述Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。g

1、先安装我们的ollama1.1、官网地址：https://ollama.com/选择合适的版本，我的是window版本，点击下载，不用填邮箱。1.2、开始安装,选择默认就可以1.3、安装完毕：cmd输入：ollama  2、安装模型：llama3.12.1：找到模型 2.2复制下载2.3、命令行下载： 2.4、下载完毕就进入对话界面了： 到这本地模型已经搭建起来了，加个页面的话openweb-ui会看着舒服点3、使用pip命令安装openwe

https://www.chajianxw.com/product-tool/85997.html https://github.com/n4ze3m/page-assist https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-a-web-ui-for/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo Page Assist - 本地 AI 模型的 Web UI1.5.02025-02-132.8万+点击下载最新版下载离线安装

ahk脚本：（通过miniconda本地部署openwebui）; 启动 Anaconda Prompt 并执行命令LaunchAnaconda:  ; 启动命令行窗口  Run, cmd.exe /k "C:\Users\用户名\miniconda3\Scripts\activate.bat && conda activate py311（虚拟环境名） && open-webui serve", , Min, PID&nb

概述目前大模型爆火，蹭着这个热度，根据网上教程个人也部署一份个人知识库；整个应用包含大模型应用，WEB端应用；其中大模型应用一般都是部署一个推理框架(如ollama)，WEB端应用开源的也比较多（如Langchain-chatchat，open-webui）;本文记录open-webui的安装步骤，及运行脚本编写；（过程比较顺利，未出现失败情况）；安装步骤环境信息Linux：Ubuntu 22.04.2 LTSPython版本管理：anaconda3（https://www.anaconda.c

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理引擎，各类解决方案能够满足不同场景的需求。本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。无论是在消费级硬件上进行模型实验的研究人员，还是在生产环境中部署大规

《centos部署open-webui的完整流程记录》：本文主要介绍centos部署open-webui的完整流程,OpenWebUI是一个开源的Web用户界面工具,用于与本地或私有化部署的大语言...目录一、open-webui是什么？二、安装流程1.openssl升级2.python3.11安装3.SQLite安装升级4.pip 下载安装open-webui总结一、open-webui是什么？Open WebUI 是一个开源的、可自托管的 Web 用户界面工具，专为与本地或私有化部署的大语言

大模型（Large Language Models）作为AI领域的颠覆性创新，凭借其在语言生成、理解及多任务适应上的卓越表现，迅速点燃了科技界的热情。 从阿尔法狗的胜利到GPT系列、包括国内的文心一言等的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。 这些大模型都是往往部署于云端，人们在使用时只需要注册账号，支付费用就可以方便快捷的使用大模型，但是这也存在着一些问题：目前最先进的OpenAI的GPT系列模型，由于某些原因对国内用户并未开放。对于特殊行业企

引言随着deepseek的开源，大家都在争先恐后的往AI发展和研究。所以最近也开始陆续部署了各种框架，各种尝试，也踩过了很多坑。此篇文章主要讲ollama部署过程，都以经过验证。部署建议1、系统：优先选择win、其次ubuntu、最后mac和linux2、魔法：最好有为什么优先选择win，主要就是安装最简单，而且魔法环境配置容易。选择其他系统时，比如linux，有时候下载模型是很费劲的，需要掌握更多的底层网络知识，命令行安装代理较为麻烦。如果有软路由是最好的，那么所有系统下，安装或拉模型都没有什

Ollama 是一个开源平台，用于部署和运行大型语言模型。它提供了一种在本地环境中运行语言模型的能力，使得用户可以在本地安全地与这些模型进行交互，而无需将数据发送到云端。安装 Ollama确保您已经安装了 Ollama。如果还没有安装，可以通过以下命令安装：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释# Linux, macOS curl -s https://install.ollama.ai | sh #&

基于ollama的常见变量设置全局命令设置现象：无法直接使用命令ollama问题显示如下：[root@localhost LLM]# ollama-bash: ollama: command not found解决方法一：第一步：输入如下命令：[root@localhost ~]# ln -s /usr/bin/Ollama/bin/ollama /usr/local/bin/ollama第二步：我们在任意一个位置进行命令验证：[root@localhost ~]# ollamaUsage:ol

要查看 Ollama 的详细环境变量配置，可以通过以下几种方式：1. 检查环境变量你可以直接查看系统上与 Ollama 相关的环境变量。可以通过以下命令查看所有的环境变量：printenv这将列出所有当前的环境变量。如果你只想查看与 Ollama 相关的变量，可以使用 grep 来筛选：printenv | grep OLLAMA这会列出所有包含 OLLAMA&nbs

一、安装CudaToolkit使用控制台命令查看当前显卡驱动中的cuda版本nvidia-smi二、下载CudaToolkit注意：CudaToolkit版本要低于上面的显卡Cuda版本。Cuda各版本下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载好之后，一路下一步，一直默认即可。如果安装到了自定义的位置，记得加环境变量。这里我安装到了D盘，下面是我添加的环境变量。三、验证是否安装成功nvcc --version安装成功，如下图：四、设置O

Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大模型运行框架。它同时支持Nvidia和AMD显卡，最主要的是国内下载模型的速度很快。我们在前几期文章中介绍的lobechat，oneapi等应用，可以方便的利用ollama构建本地大模型运行平台。接下来我们就介绍如何构建ollama的运行平台。设备构成：1、Nvidia P40两片，32G内存。2、ubuntu24.04操作系统。具体安装过程如下：一：安装Ollama1、准备环境#安装gcc和g++ sudo apt 

     安装ollama操作记录        简介        Ollama 是一个致力于推动本地人工智能模型开发和应用的工具和平台，允许用户在本地运行、管理和调用各种 AI 模型。它的核心理念是提供一种无需依赖云计算环境的方式，让开发者和企业能够高效地使用 AI 模型，同时确保数据隐私和安全。     

#HarmonyOS NEXT体验官#【鸿蒙NEXT】苹果Mac x86的新的DevEco Studio没有模拟器了吗？ 前言：我们平时开发的过程当中，在没有真机设备的情况下，都是去官方下载配套的模拟器，把我们的项目run到模拟器中去做开发调式，比如查看UI层级，断点调式，查看打印日志信息之类的报错信息，以便于发现问题，修复对应问题，优化代码之类的，在鸿蒙开发当中，也是如此。1、Mac x86 没法安装模拟器由于当前鸿蒙更新版本比较频繁，基本每经过一两周必有一个DevEco Studi

介绍大型语言模型（LLM）如GPT-4、BERT以及其他基于Transformer的模型已经革新人工智能领域。这些模型在训练和推理过程中需要大量的计算资源。选择合适的GPU进行LLM推理可以显著影响性能、成本效益和可扩展性。?? 本指南将帮助你选择最适合你需求的GPU，不论是为个人项目、研究环境还是大规模生产部署。?理解关键GPU规格在深入了解推荐列表之前，让我们简要概述一些关键规格，这些规格决定了GPU是否适合LLM推理：?️ CUDA核心：这是GPU的主要处理单元。更高的CUDA核心数通常意

LLM生成代码后，如何一键合并到源代码中（FastApply技术研究）背景在大语言模型越来越火的今天，越来越多的应用场景开始使用大语言模型来解决实际问题。而辅助编程可以算是大语言模型应用得最成功的场景之一了。早先的时候，更多使用的还是代码补全的能力，但是现在，各家产品都开始支持Chat和Agent的能力了。之前一直有个疑问，生成的代码明明只是片段，也没有一个很好的规则能直接定位到源文件的位置，甚至有些生成的代码和现有代码没有任何重叠的部分，那这些代码是怎么精准地合并到源代码中的呢？今天就带着大家