【Win平台实战】Ollama与Open-WebUI安装及应用全解析
win下ollama、open-webui安装及实战1.ollama简介
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[*]github所在：github.com/ollama/olla…
[*]官网所在： ollama.com/
Ollama是一个开源框架，专为在当地呆板上便捷部署和运行大型语言模子（LLM）而计划。以下是关于Ollama的具体表明：
[*]当地部署与运行：Ollama的主要目标之一是简化在Docker容器中部署大型语言模子的过程。这使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模子。
[*]轻量级与可扩展性：作为一个轻量级框架，Ollama保持了较小的资源占用，同时具备精良的可扩展性。这答应用户根据项目的规模和硬件条件调解配置。
[*]API支持：Ollama提供了一个简洁的API，使开发者可以或许轻松创建、运行和管理大型语言模子实例。这降低了与模子交互的技能门槛。
[*]预构建模子库：Ollama包含了一系列预先训练好的大型语言模子，用户可以直接选用这些模子应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模子源。
[*]模子导入与定制：
[*]从GGUF导入：支持从特定平台（如GGUF）导入已有的大型语言模子。
[*]从PyTorch或Safetensors导入：兼容这两种深度学习框架，答应用户将基于这些框架训练的模子集成到Ollama中。
[*]自定义提示：答应用户为模子添加或修改提示，以引导模子生成特定范例或风格的文本输出。
[*]跨平台支持：提供了针对macOS、Windows（预览版）、Linux以及Docker的安装指南，确保用户能在多种操作系统环境下顺遂部署和使用Ollama。
[*]命令行工具与环境变量：
[*]命令行启动：通过命令ollamaserve或其别名serve、start可以启动Ollama服务。
[*]环境变量配置：如OLLAMA_HOST，用于指定服务绑定的主机所在和端口。用户可以根据必要举行修改。
此外，Ollama还提供了丰富的API接口、社区和文档支持，使其成为一个适合开发者和个人用户在当地运行和管理大型语言模子的强盛工具。
必要注意的是，使用大型语言模子和Ollama框架时，可能会涉及到盘算资源的消耗、模子训练的复杂性以及数据安全等问题。因此，在使用前，发起用户充分了解相关知识，并根据自己的需求和条件做出公道的决策。
[*] 特点
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