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大模型包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步扬帆起航。
大模型应用向开发路径AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调基于实体抽取-SMC-语义向量的大模型能力评估通用算法附代码基于Langchain-chatchat的向量库构建及检索附代码一文教你成为合格的Prompt工程师最简明的大模型agent教程批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力langchin-chatchat部分开发笔记持续更新文心一言、讯飞星火、GPT、通义千问等线上API调用示例大模型RAG性能提升路径langchain的基本使用结合基础模型的大模型多源信息应用开发COT大模型的强化利器多角色大模型问答性能提升策略附代码大模型接入外部在线信息提升应用性能从零开始的Dify大模型应用开发指南基于dify开发的多模态大模型应用附代码基于零一万物多模态大模型通过外接数据方案优化图像文字抽取系统快速接入stable diffusion的文生图能力多模态大模型通过外接数据方案实现电力智能巡检设计方案大模型prompt实例知识库信息质量校验模块基于Dify的LLM-RAG多轮对话需求解决方案附代码Dify大模型开发技巧约束大模型回答范围以API形式调用Dify项目应用附代码基于Dify的QA数据集构建附代码Qwen-2-7B和GLM-4-9B大模型届的比亚迪秦L文擎毕昇和Dify大模型开发平台模式对比Qwen-VL图文多模态大模型微调指南从零开始的Ollama指南部署私域大模型 文章目录 大模型相关目录Olama简介下载更新模型下载(https://ollama.com/library)修改环境变量模型对话运行模型更多应用示例参考 Olama简介
Olama是一个旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的工具。它提供了一个轻量级、易于扩展的框架让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMS。通过Olama开发者可以访问和运行一系列预构建的模型并与其他开源项目、应用程序进行耦合实现大模型应用开发。 Ollama支持多场家、多尺寸、多模态的各类大模型。此外还提供Chinese-中文模型、Embedding-嵌入、Multimodal-多模态、Code-编码模型、RAG-检索增强生成、SLM-小语言模型、Medical-医学模型、Cybersecurity-网络安全等模型。
下载更新
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh模型下载(https://ollama.com/library)
ollama pull llama2
ollama pull wizardlm2:8x22b上述指令也可由上图内容代替选定厂家、参数规模、量化格式后即可使用对应的指令运行若本地服务器没有模型则默认下载。
修改环境变量
使用root权限打开文件:
sudonano/etc/systemd/system/ollama.service找到[Service]部分,在最后一行添加:
EnvironmentOLLAMA_HOST0.0.0.0sudo nano ollama.service指定显卡
EnvironmentCUDA_VISIBLE_DEVICES0,1设定并发
EnvironmentOLLAMA_NUM_PARALLEL16设定模型存活时间
EnvironmentOLLAMA_KEEP_ALIVE24h设定可同时加载模型数量
EnvironmentOLLAMA_MAX_LOADED_MODELS4指定存储位置
EnvironmentOLLAMA_MODELS/data/ollama/models按下CtrlX保存并退出。系统会提示您是否要保存修改,输入y回车即可。
重新加载systemd配置并重启Ollama服务:
sudosystemctldaemon-reload
sudosystemctlrestartollama模型对话
运行模型
ollama pull llama2pip install -r requirements.txtimport jsonimport requests# NOTE: ollama must be running for this to work, start the ollama app or run ollama servemodel llama2 # TODO: update this for whatever model you wish to usedef chat(messages):r requests.post(http://0.0.0.0:11434/api/chat,json{model: model, messages: messages, stream: True},)r.raise_for_status()output for line in r.iter_lines():body json.loads(line)if error in body:raise Exception(body[error])if body.get(done) is False:message body.get(message, )content message.get(content, )output content# the response streams one token at a time, print that as we receive itprint(content, end, flushTrue)if body.get(done, False):message[content] outputreturn messagedef main():messages []while True:user_input input(Enter a prompt: )if not user_input:exit()print()messages.append({role: user, content: user_input})message chat(messages)messages.append(message)print(\n\n)if __name__ __main__:main()若返回模型回复则成功
更多应用示例参考
https://ollama.fan/getting-started/examples/001-python-simplechat/#running-the-example
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