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如何将ollama下载到其他盘中

Answer

要将 ollama 下载到其他盘,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 新建环境变量:ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\Users\%username%\.ollama\models 。添加环境变量添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。
  2. 进入 ollama 官网下载:地址为 https://ollama.com/ 。
  3. 下载语言模型:模型地址为 https://ollama.com/library 。
    • 选择 llama 模型下载至本地。
    • 选择本地文件夹,在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。
    • 开始下载,下载完成并测试。
  4. 下载图像模型:模型地址为 https://ollama.com/library 。
    • 选择 llava 模型下载至本地。
    • 选择本地文件夹,在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。
    • 开始下载,下载成功。
  5. 在 Comfy 中使用:
    • 下载并安装 ollama 节点,下载地址:[具体地址] ,下载完成后安装到节点目录。
    • 在 Comfy 中调用。

此外,还有以下相关信息供您参考:

  • 为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站:Download Ollama on Windows 。其次,在 llama3:8b-instruct-q4_K_M(ollama.com) 网站中,复制代码。然后,像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\ComfyUi-Ollama-YN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd,进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可。
  • 部署大语言模型:
    • 下载并安装 Ollama:点击进入,根据您的电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 。下载完成后,双击打开,点击“Install”。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/ 。
    • 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)。如果是 windows 电脑,点击 win+R ,输入 cmd,点击回车。如果是 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。复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。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)下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

20、ollama提示词优化模型 副本

C盘储存小的一定先做这一步,不然会跟我一样红温ollama默认的[模型保存](https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BF%9D%E5%AD%98&spm=1001.2101.3001.7020)路径如下:Windows:C:\Users\%username%\.ollama\models添加环境变量添加OLLAMA_MODELS环境变量[heading1]二、进入ollama官网下载[content]地址:https://ollama.com/[heading1]三、下载语言模型[content]模型地址:https://ollama.com/library[heading2]3.1、选择llama模型下载至本地[heading2]3.2、选择本地文件夹CMD后粘贴刚才复制的命令[heading2]3.3、开始下载[content]2.4.、下载完成并测试[heading1][heading1]四、下载图像模型[content]模型地址:https://ollama.com/library[heading2]4.1、选择llava模型下载至本地[heading2]4.2、选择本地文件夹CMD后粘贴刚才复制的命令[heading2]4.3、开始下载[heading2]4.3、下载成功[heading1]五、在Comfy中使用[heading2]5.1、下载并安装ollama节点[content]下载地址:下载完成后安装到节点目录[heading2]5.2、在Comfy中调用[heading1]六、效果[heading2]6.1、llama模型进行提示词生成[heading2]6.2、llava模型进行图像反推、描述的还是非常准确[heading1]七、工作流[content]本期所用到的节点和工作流下载地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Td-nrjdd.html提取码:kakafile:使用本地大语言模型进行图像反推.json

4-SeasonYou 工作流 副本

(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'huggingface.co\',port=443):Max retries exceeded with url:/QuanSun/EVA-CLIP/resolve/main/EVA02_CLIP_L_336_psz14_s6B.pt(Caused by SSLError(CertificateError("hostname\'huggingface.co\'doesn\'t match either of\'*.extern.facebook.com\',\'extern.facebook.com\'")))'),'(Request ID:05b932bd-e982-434e-8dc7-e41cca2e949f)')⑧Ollama大模型部分,为了应对没下载大模型带来的报错,因此需要下载大模型首先,下载ollama,网站:[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)其次,在[llama3:8b-instruct-q4_K_M(](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[ollama.com](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[)](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)网站中,复制代码如红框:然后,像我建议一样打开ComfyUi根目录下的custom_nodes\ComfyUi-Ollama-YN的文件路径,在上方的路径下输入cmd:进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可:⑨instanid部分:

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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如何部署ollama
以下是部署 Ollama 的详细步骤: 1. 下载并安装 Ollama: 根据您的电脑系统,点击进入 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 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/ 2. 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): 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果是 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。 复制以下命令行,粘贴进入,点击回车。 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) 下载完成后您会发现,大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。 3. 部署 Google Gemma: 首先进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 windows,linux 和 macos)。 查找 cmd 进入命令提示符,输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26,cls 清空屏幕,接下来直接输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载,需要等待一段时间,如果想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 完成以后就可以直接对话了,2 个模型都安装以后,可以重复上面的指令切换。 4. 安装 Docker Desktop: 点击/复制到浏览器去下载 https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后,双击下载项目,出现下图,点击 ok,开始加载文件。注意!!!!这里下载相对比较快,下载完成后,不要点击“close and restart”,因为这样会直接重启,导致 llama3 下载中断。 这里先不点击,等待终端的模型下载完成后,再点击重启。 重启后,点击:“Accept” 。 选择第一个,点击"Finish" 。 然后会提示您注册账号,如果打不开网页,就需要科学上网了。 按照正常的注册流程,注册账号,并登录 Docker 即可。登录后会进入 Docker Desktop。此处完成。 5. 下载 Open WebUI: 回到桌面,再打开一个新的终端窗口(可以放心多个窗口,不会互相影响)。 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车。 如果是 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。 将以下命令输入,等待下载。 出现上图,即是下载完成。 点击或复制下方地址进入浏览器:http://localhost:3000/auth/ 。 点击进行注册即可,注册输入昵称、邮箱、密码。注册完即可登录进入。 登入后,看到如下页面,点击顶部的 Model,选择“llama3:8b”。 完成。您已经拥有了一个属于自己的本地大语言模型。可以开始与他对话啦!ps.他的回复速度,取决于您的电脑配置。
2025-01-13
ollama跟llama.cpp差异
Ollama 和 llama.cpp 存在以下差异: 1. 功能特点: Ollama 是一个开源的大型语言模型服务,能方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用,支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同模型。 llama.cpp 是将 Facebook 的 LLaMA 模型在 C/C++ 中的实现。 2. 部署和使用: Ollama 的安装和使用相对简单,例如在 Mac 系统中,可通过以下两步完成:打开 ollama.com 下载应用并安装;在终端输入相应指令运行模型。 llama.cpp 编译时为利用 Metal 的 GPU 有特定命令,还需下载模型,且提供了 WebUI 供用户使用。 3. 支持的模型: Ollama 支持如 Google Gemma 等小型模型的本地部署。 llama.cpp 支持 LLaMA 模型。 4. 性能表现: Ollama 中 2b 版本反应速度快但互动话题有限,7b 版本输出内容质量相对高但可能有卡顿,对非英文语种反馈不稳定。
2024-12-09
ollama windows 安装
以下是 Ollama 在 Windows 上的安装步骤: 1. 前往 下载并安装 Ollama。 2. 安装完成后,打开 Powershell 运行相关命令。 3. 编辑 Win 版的 run_win.ps1 文件,将目录中的图片路径和触发词填写,运行即可。 4. 还可以参考以下教程: 张梦飞的【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: 点击进入,根据电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 。 下载完成后,双击打开,点击“Install” 。 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/ 。 4SeasonYou 工作流副本: 首先,下载 ollama,网站: 。 其次,在网站中,复制代码。 然后,像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd ,进入到下方的命令行,右键即可粘贴刚才的代码,等待下载即可。
2024-11-17
ollama嵌入向量在模型后有什么用
嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面: 1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bgem3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。
2024-11-12
ollama下载链接
Ollama 的下载链接为:https://ollama.com/download 。 Ollama 具有以下特点: 1. 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。 4. 支持用户自定义模型,可通过简单步骤修改模型的温度参数等。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 macOS 上启动 ollama 应用程序即可,在 Linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。还可通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-07
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤: 1. 了解背景:本文思路来源于视频号博主黄益贺,旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库,让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介:Ollama 是一个开源框架,用于简化本地运行大型语言模型的过程,是轻量级、可扩展的,提供简单 API 和预构建模型库,适合初学者和非技术人员,能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama:官方下载地址为 https://ollama.com/download ,安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型:安装完成后,在命令行中运行相应命令,模型名称可通过查看,如选择 llama2 大模型,可根据机器配置选择合适参数的模型,运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外,还有关于本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容,包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
Pix Verse 在哪下载
PixVerse 可以在以下网址下载:https://pixverse.ai/ 。 它具有以下特点: 人少不怎么排队,还有换脸功能。 支持文生视频、图生视频,人物一致性角色创建。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向、反向提示词、选风格、种子值,支持多种尺寸。 图生视频支持正向提示词、运动强度、种子值。 一致性人物角色支持正向、反向提示词、选人物、种子值,支持多种尺寸。 暂时不支持镜头控制,默认生成 4s 视频。 相关教程:
2025-01-14
模型下载
以下是关于模型下载的相关信息: ComfyUI BrushNet 模型下载: 原项目:https://tencentarc.github.io/BrushNet/ 插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper 模型下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 第一次运行会自动下载需要的模型,如果使用 ComfyUIBrushNetWrapper 节点,模型将自动从此处下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet。 因环境问题,也可手动下载后放在这个文件夹里面。另外,BrushNet 提供了三个模型,个人测试下来,random 这个效果比较好。 SD 模型下载: 常用的模型网站有: 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置目录不同: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录
2025-01-14
2024年人工智能指数报告 下载
以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息: 1. 《》由微软和领英联合发布,揭示了人工智能(AI)在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心,并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告:在上一届 SOAI 发布后不久,斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数,模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中,这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月,该指数的最新一期基于 100 项指标,评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度,这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善,而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接:
2025-01-11
ChatGPT 4.0 下载
ChatGPT 4.0 无法直接下载。ChatGPT 是通过网络提供服务的。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成,操作也较为简单,但能生成成功类似于网络、书籍等内容的文本。 关于 ChatGPT 4.0 的相关动态: 1. ChatGPT 命令工具上线,提供搜索、图像、O1 推理三种命令,使普通模型具备高级推理能力,所有模型均支持命令调用,显著提升了整体能力。 2. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作,提供思路、润色语言、内容扩展,支持快速修改与撤回版本,极大提升写作效率,未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。
2025-01-07
ChatGPT国内怎么下载并使用
以下是在国内下载并使用 ChatGPT 的方法: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play: 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-06
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF,0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求,以下是一些建议: 首先,您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识,了解自然语言处理(NLP)的基本原理。 其次,可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具,能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后,针对您的专业术语翻译需求,需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类,建立一个清晰的术语库。 同时,确定固定描述语句的翻译规则和方法,并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中,要不断测试和优化您的工具,以确保翻译的准确性和质量。 总之,虽然没有编程基础会增加一定的难度,但通过合理利用现有资源和持续学习,您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04