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使用ollama + AnythingLLM快速且简单的在本地部署llm3
来源:cnblogs  作者:DbWong_0918  时间:2024/4/23 10:05:30  对本文有异议

使用ollama + AnythingLLM快速且简单的在本地部署llm3

不多说,直接开始

一、安装ollama

ollama官网:https://ollama.com/
下载地址:https://ollama.com/download

打开以后注册并下载即可

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安装没有什么好说的,找到自己的系统安装即可,因为我的电脑没有搞虚拟机,所以就直接安装Windows的版本了

二、下载模型并运行ollama

安装ollama以后,通过管理员打开powershell

输入ollama,只要出现下面这些,说明安装成功了

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打开ollama的模型的网页:https://ollama.com/library

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我们以llm3为例,双击进入

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常用的命令有

  1. serve Start ollama
  2. create Create a model from a Modelfile
  3. show Show information for a model
  4. run Run a model
  5. pull Pull a model from a registry
  6. push Push a model to a registry
  7. list List models
  8. cp Copy a model
  9. rm Remove a model
  10. help Help about any command

可以看到页面中让执行ollama run llama3即可

一般来说run是用来跑模型的,但是如果本地没有这个模型的话,ollama会自动下载

PS:国内的网络问题不知道有没有解决,下载模型的时候偶尔速度很快,但是很多时候速度很慢以至于提示TLS handshake timeout,这种情况建议重启电脑或者把ollama重启一下(不知道为啥,我同步打开GitHub的时候速度会明显快一些,可能也是错觉)

下载完成以后我们输入ollama list可以查下载了哪些模型

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这里我们直接输入ollama run llama3,就可以开始对话了

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三、下载并配置AngthingLLM

AngthingLLM官网:https://useanything.com
下载链接:https://useanything.com/download

同样的选择对应的系统版本即可

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在使用前,需要启动Ollama服务

执行ollama serve,ollama默认地址为:http://127.0.0.1:11434

然后双击打开AngthingLLM

因为我已经配置过,所以不好截图最开始的配置界面了,不过都能在设置里面找到

首先是LLM Preference,LLM provider选择ollama,URL填写默认地址,后面的模型选择llama3,token填4096

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Embedding Preferenc同样选择ollama,其余基本一致,max我看默认8192,我也填了8192

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Vector Database就直接默认的LanceDB即可

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此时我们新建工作区,名字就随便取,在右边就会有对话界面出现了

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此时你就有了自己本地的语言模型了

是不是很简单,费时间的地方其实就在下载模型的时候,本来想用Open WebUI,但是电脑没有搞docker,就用AngthingLLM了,后续有空搞个docker用open webui

**如果模型实在下不下来,也可以搞离线模型,Windows系统下ollama存储模型的默认路径是C:\Users\wbigo.ollama\models,一个模型库网址:https://modelscope.cn/models
**
挺全的

原文链接:https://www.cnblogs.com/jokingremarks/p/18151827

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