在docker中部署ollama体验AI模型1.docker部署ollama1.1.CPU模式1.2.GPU模式（需要有NVIDIA显卡支持）1.2.1.安装英伟达容器工具包（以Ubuntu22.04为例）1.2.2.docker使用GPU运行ollama2.docker部署ollamawebui3.使用docker中的ollama下载并运行AI模型（示例为阿里通义千问4b-chat）4.ollama模型仓库（可以选择自己想用的模型安装体验）1.docker部署ollama1.1.CPU模式dockerrun-d-v/opt/ai/ollama:/root/.ollama-p11434:114
安装环境运行环境为windowsR9000P2021拯救者笔记本AMDR7-5800H32G内存NVIDIARTX3070LaptopGPU安装主程序Ollama下载exe，直接下一步下一步没有设置可以更改windows默认安装路径：C:\Users\wbigo\AppData\Local\Programs\Ollama\安装后会自动将该路径加入环境变量双击图标运行后状态栏会出现小图标，右键有退出、打开日志文件夹按钮我直接打开cmd运行ollamalist报错、应该是环境变量有问题这时可以打开安装路径按住shift+鼠标右键，点击在此处打开Powershell窗口输入ollama-v查看当前版
本地快速部署谷歌开放模型Gemma教程（基于Ollama）一、介绍Gemma1.1关键细节1.2尺寸性能二、部署Gemma2.1部署工具2.1部署步骤三、体验Gemma四、总结一、介绍GemmaGemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语gemma，意思是“宝石”。除了模型权重之外，还发布了工具来支持开发人员创新、促进协作并指导负责任地使用Gemma模型。1.1关键细节Gemma发布了两种尺寸的模型配重：Gemma2B和Gemma7
虽然Ollama提供了运行和交互式使用大型语言模型（LLM）的功能，但从头开始创建完全定制化的LLM需要Ollama之外的其他工具和专业知识。然而，Ollama可以通过微调在定制过程中发挥作用。以下是细分说明：预训练模型选择：Ollama提供了一个预训练的开源LLM库，例如Llama2。这些模型已经针对海量数据集进行了训练，可以用于各种任务。使用Ollama微调：Ollama允许您在您自己的特定数据上微调这些预训练模型。这包括在您的数据上训练模型，以提高其在与您的领域或用例相关的任务上的性能。Ollama的作用：Ollama通过以下方式简化微调过程：下载预训练模型。将模型转换为兼容格式。提供命
一、前言 在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。但是，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。不过，随着开源技术的不断进步，使得入门AI变得越来越容易。通过使用Ollama，您可以快速体验大语言模型的乐趣，不再需要担心繁琐的设置和安装过程。二、术语2.1、Ollama 是一个强大的框架，用于在Docker容器中部署LLM（大型语言模型）。它的主要功能是在Docker容器内部署和管理LLM的促进者，使该过程变得简单。它可以帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在
在前文本地大模型运行框架Ollama中，老苏留了个尾巴，限于篇幅只是提了一下OpenWebUI，有网友留言说自己安装没搞定，今天我们来补上文章传送门：本地大模型运行框架Ollama什么是OpenWebUI？OpenWebUI是针对LLM的用户友好的WebUI，支持的LLM运行程序包括Ollama和OpenAI兼容的API。OpenWebUI系统旨在简化客户端（您的浏览器）和OllamaAPI之间的交互。此设计的核心是后端反向代理，可增强安全性并解决CORS问题。外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传OpenWebUI功能演示【说明】：因为老苏的小机器不支持Nvidi
Ollama简介Ollama是一个开源平台，用于管理和运行各种大型语言模型(LLM)，例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。您可以使用Ollama根据您的需求下载、加载和运行不同的LLM模型。Docker简介Docker是一个容器化平台，它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元，称为容器。容器与主机系统隔离，确保运行应用程序时环境一致且可预测。这使得Docker非常适合在不同环境中部署和运行软件。使用Ollama和Docker运行LLM模型有两种主要方法可以使用Ollama和Docker运行LLM模型：1.使用Ollama
macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。谷歌12天连放三个大招9日-宣布其最强大模型GeminiUltra免费用，于2023年12月发布时在MMLU（大规模多任务语言理解）测评上超过人类专家，在32个多模态基准中取得30个SOTA（当前最优效果），几乎全方位超越GPT-4，向OpenAI发起强势一击。16日-放出大模型“核弹”Gemini1.5，并将上下文窗口长度扩展到100万个tokens。Gemini1.
OllamaWindowspreview-OllamaWindows预览版用户可以在本地创建和运行大语言模型，并且支持NVIDIAGPU和现代CPU指令集的硬件加速Ollama发布了Windows预览版，使用户能够在原生的Windows环境中拉取、运行和创建大语言模型。该版本支持英伟达的GPU，并需要CPU支持AVX和AVX2等指令集。Ollama利用NVIDIAGPU和现代CPU指令集来加速模型运行，无需额外的配置或虚拟化。目前该版本还在开发中，计划未来支持AMDGPU。如果用户有能力，也可以直接从源码构建支持AMDGPU的版本。Windows版的Ollama包括内置的GPU加速、访问完整的
