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如何学会ollma dify

Answer

以下是关于学习 Ollama 的详细步骤:

  1. 了解 Ollama :Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型,还有预构建模型库,降低了使用门槛,适合初学者或非技术人员使用,特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。
  2. 安装 Ollama :
    • 官方下载地址:https://ollama.com/download 。
    • 安装完成后,可通过访问 http://127.0.0.1:11434/ 判断是否安装成功。
  3. 启动 Ollama :
    • 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。
    • 启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。
    • 将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/ 以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。
  4. 常见报错及解决方案:如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
  5. 使用 Ollama 运行本地大模型:
    • 安装完成 ollama 后,在命令行中运行相应命令。
    • 可通过model library查看并选择要运行的本地大模型,如 llama2 大模型。考虑机器配置及不同版本的内存要求选择合适的模型参数。运行时,ollama 会自动下载大模型到本地。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

无需微调,仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能

打开Comfyui界面后,右键点击界面,即可找到Comfyui LLM party的目录,你既可以如下图一样,学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的AI女友工作流,也可以直接将[工具调用对比实验](https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party/blob/main/workflow/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E8%8E%B7%E5%BE%97%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%B0%83%E7%94%A8%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C.json)工作流文件拖拽到Comfyui界面中一键复刻我的提示词工程实验。[heading2]4、启动ollama[content]从ollama的github仓库找到对应版本并下载:启动ollama后,在cmd中输入ollama run gemma2将自动下载gemma2模型到本地并启动。将ollama的默认base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及api_key=ollama填入LLM加载器节点即可调用ollama中的模型进行实验。[heading2]5、常见报错及解决方案[content]1.如果ollama连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将你的127.0.0.1:11434添加到不使用代理服务器的列表中。

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架,提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型,以及一个预构建模型库,进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,还被设计为适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说,Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型,极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址:https://ollama.com/download当安ollama之后,我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后,我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称,如果你不知道应该选择哪个模型,可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型:[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求,我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候,ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

张梦飞:【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

我们需要进行部署的有三大部分1、本地部署大语言模型2、本地部署FastGPT+OneAPI3、本地部署HOOK项目或COW[heading1]一、部署大语言模型[content]一、下载并安装Ollama1、点击进入,根据你的电脑系统,下载Ollama:https://ollama.com/download2、下载完成后,双击打开,点击“Install”3、安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成http://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型(0.5b是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)1、如果你是windows电脑,点击win+R输入cmd,点击回车如果你是Mac电脑,按下Command(⌘)+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行,粘贴进入,点击回车:3、回车后,会开始自动下载,等待完成(这里下载久了,可能会发现卡着不动,不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口,键盘点空格,就会刷新了)4、下载完成后你会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

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类似dify的工具有哪些
以下是一些类似 Dify 的工具: ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资,Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者,并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外,在开源社区中,还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点,还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化,提供云服务和本地部署选项。其官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-17
关于dify,有没有推荐的网上教材?
以下是为您推荐的关于 Dify 的网上教材: 1. 在 Dify 的官网,有一篇手把手教您将 Dify 应用接入微信生态的教程,包括创建聊天助手应用、下载 Dify on WeChat 项目、填写配置文件、把基础编排聊天助手接入微信、把工作流编排聊天助手接入微信、把 Agent 应用接入微信等步骤。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 《》,介绍了如何一键部署自己的 Dify 网站,提供了腾讯云一键部署和云服务器 Docker 部署两种方案,用户需要配置模型供应商的信息,成功保存设置后可创建 Agent 进行测试。 3. AIGC Weekly21 中提到:,GooCarlos 开发的 Dify 是一款易于使用的 LLMOps 平台,允许团队基于语言模型(如 GPT4)开发和运营 AI 应用。能在几分钟内创建 AI 驱动的应用程序,将自然语言转换为 SQL,转换编程语言,从文本中汇总关键信息等,适用于多种应用场景。
2025-02-15
coze和dify哪个对知识库的支持更好,检索和总结能力更强
Coze 对知识库的支持具有以下特点: 支持上传和存储外部知识内容,包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力,可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能,能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容,无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。
2025-02-15
dify和coze的区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要区别: 1. 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以进行定制,由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 2. 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持: Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可参与共创和共建。 Coze 可能更多依赖官方的更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网:https://dify.ai/zh ;Coze 官网:https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本,在模型质量和数据源方面有明显优势,支持多种知名模型,拥有完善的插件市场和智能体市场,能与多种外部应用集成,生成更高质量的语言内容,更用户友好。
2025-02-15
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
dify知识库增强
以下是关于知识库增强的相关内容: 在阿里云百炼中进行知识库增强,主要包括以下步骤: 上传数据: 回到百炼控制台,先上传数据。在导入数据界面,通过本地上传方式将文件作为知识库文件导入。提供了电商服饰类数据()供使用。 创建知识库: 访问,单击创建知识库。填入知识库名称与描述,如设置知识库名称为“百炼手机产品介绍”,描述为“本知识库包含有百炼手机产品的详细介绍”,其它保持默认选项,单击下一步。 单击选择文件,类目位置单击默认类目,文件名称选择提供的文件数据。单击下一步。 数据处理使用默认的智能切分,单击导入完成。当状态为解析完成时,表示知识库创建完毕。 在应用中集成: 访问我的应用,单击已创建应用卡片的管理按钮,进入智能体应用管理界面。单击知识库检索增强按钮,Prompt 中会自动填入让大模型参考知识库的指令。单击配置知识库,然后从列表中选择电商服饰类数据,其它选项保持默认即可。 配置向量存储类型: 选择向量存储类型时,如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 检验效果: 有了参考知识,AI 助手就能准确回答关于商品的问题。当智能体应用关联结构化知识库时,支持在提问时上传图片。建图片索引需两步: 1. 新建结构化数据表时,需要将图片索引所在列的字段类型设置为 link。注意:新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为 link。 2. 创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的 link 类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。注意:创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。
2025-02-13
我几乎是一个AI小白,只能日常跟AI对话,让AI回答我的问题,我希望能系统的了解AI,认识AI,学会正确使用AI,让AI帮助我提高效率,希望你能给出学习建议
以下是为您提供的系统学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 与大语言模型交流的技巧: 对话尽量具体、丰富、少歧义,多说有用的。 假想特定场景,明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生,指明方向,拆解任务,教其一步一步操作。 7. AI 教育方面: 以 Khanmigo AI 为例,AI 教师应具有友善和支持的性格,语言简明,不直接给答案,而是通过适当提问帮助学生独立思考,根据学生知识水平调整问题,检查学生是否理解,警惕学生滥用帮助等。
2025-02-10
我想学会使用ai,该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ,以下是一些您需要学习的方面: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支如机器学习、深度学习、自然语言处理等以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 学习路径偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-27
我不会英语可以学会用AI吗?
不会英语也是可以学会使用 AI 的。以下是一些方法和建议: 英语学习方面: 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 使用自适应学习平台,如 Duolingo,其利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 学习方法建议: 设定明确的学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 结合听、说、读、写多种方式进行多样化练习,全面提升语言技能。 尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 利用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 此外,您还可以参考以下智能体: 能打动人的文案,有且只有四种——扣子“李教授文案馆”智能体:https://www.coze.cn/store/agent/7446618458671923239?bid=6esaj6f1c2g0r&bot_id=true 同一句话能有多少种输出方式——扣子“多风格翻译”智能体:https://www.coze.cn/store/agent/7445127123201065011?bot_id=true 您的 24 小时英语私教和陪练——豆包“英语学习助手”智能体:https://doubao.com/bot/QZD7WXts
2025-01-07
学ai前要先学会英语吗?
学习 AI 之前是否要先学会英语,因人而异。 对于一些人来说,英语基础较差并不影响他们开始接触和使用 AI 工具。例如,有文科生在不懂代码、英语也差的情况下,依然能够注册尝试各种 AI 工具,并在学习后取得一定成果。 然而,在学习 AI 的过程中,英语可能会起到一定的辅助作用。比如,了解英文世界里的 AI 发展动态,能够获取更多前沿信息。同时,像在口语练习方面,利用相关的 AI 工具可能有助于提升英语能力,从而更好地理解和应用 AI 技术。 总之,英语不是学习 AI 的绝对前提条件,但具备一定的英语能力可能会为学习 AI 带来更多便利和优势。
2025-01-06
你好我如何学会运用ai
以下是关于如何学会运用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入钻研,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且非常有用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品做出自己的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。例如,尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,从而获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,关于如何用 AI 进行英语学习和数学学习: 英语学习 1. 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 借助自适应学习平台(如 Duolingo),利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术获取个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手(如 Socratic),利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 关于如何用 AI 学习一门外语: 1. 设定明确的学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 结合听、说、读、写多种方式进行多样化练习,全面提升语言技能。 3. 尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 利用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
如何快速学会AI绘画
以下是一些快速学会 AI 绘画的方法和途径: 1. 画面风格系列化: 步骤二方法二:涂鸦上色绘制风格 参数设置(乡村):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>艺术插画,关键词包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>平涂插画 0.5,创意度—>创意度 55。 参数设置(女生):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>全彩 CG、人物写真、彩漫 6,关键词包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>少女插画 0.5,创意度—>创意度 65。 步骤三:更改关键词,实现稳定系列化 参数设置(乡村):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>艺术插画,关键词(1)包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度;关键词(2)包括极简主义、平面插画、黄昏的天空、红色的云朵、鸟、绿色的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度;关键词(3)包括平面插画、春天、黄昏的天空、安宁的街道、木制的房子、石板、柳树、丰富色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>平涂插画 0.5,创意度—>创意度 55。 2. 体验《AI 绘画助手》: 作者:用户 5982952053884 简介:这是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。无论您是新手小白还是进阶爱好者,都能提供优质实用的指导。能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚。对 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等流行工具了如指掌,能介绍使用步骤和独特之处。擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用,以及获取高分辨率精美图像的方法。拥有丰富实战案例经验,能引领您从零基础起步创作作品,为您答疑解惑并规划学习路径。
2024-12-18