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使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南_ollama

目录 💥Ollama介绍 主要特点 主要优点 应用场景 示例模型 📶Llama3 介绍 功能展示 Llama3 的应用 Llama3 的未来 🤖部署教程 1.下载Ollama 2.下载llama3的大模型 💯趣站推荐💯 💥Ollama介绍 Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。 主要特点 简化部署: Ollama 使用 Docker 容器技术来简化大型语言模型的部署和管理。用户只需简单的命令即可启动和停止模型，而无需担心底层的复杂性。 丰富的模型库: Ollama 提供了丰富的预训练模型库，涵盖了各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。用户可以轻松地选择和使用所需的模型。 跨平台支持: Ollama 支持多种操作系统，

# 搭建本地大模型和知识库最简单的方法

01、本地大模型越来越简单 经过了一年多时间的迭代，大模型种类繁多，使用也越来越简单了。 在本地跑大模型，个人认为目前最好的软件肯定是Ollama无疑了， 不管你是在PC上跑大模型，在Mac上跑大模型，还有在树莓派上跑大模型， 我们都可以用Ollama去跑各种大大小小的模型，而且它的扩展性非常强。 02、Ollama本地运行大模型 现在安装Ollama超级简单的，只需要进入Ollama官网下载安装包，然后安装即可。 以下是我个人安装为例（macOS系统）： * 1、下载 * 2、安装 直接点击Next： * 3、命令查看 * 4、运行 * 其他说明 如果自己不确定模型名称可以去官网查看模型 每款大模型都有不同版本，根据自己的机器来选择，根据官网的文档也说明了，一般7B的模型至少需要8G的内存，13B的模型至少需要16G内存，70B的模型至少需要64G内存。 03、使用Web UI界面连接Ollama ollama没有界面化的页面使用，它是在终端里交互的，所有我们要使用图形化的界面里去操作，这是我们可以使用Open WebUI。 Open W

Ollama+Flux模型会擦出怎样的火花

Hello，大家好。最近，随着Flux模型的开源，越来越多的小伙伴加入了AI画图行列，都立志成为下一位“梵高”。不过呢，很多小伙伴在创作的途径中会灵感枯竭，摆着以往，一般都会上一些素材网站看看别人的作品，对吧！？可是，现在是2024年了，当你没了灵感肯定找人工智能呀。 那么，今天就来分享一下如何不借助大厂的AI，用开源的大语言模型（LLM）来制作一个随时给你灵感的AI机器人。 Ollama启动 要用本地部署的开源大语言模型没有Ollama框架怎么能行呢，首先你得先安装它，安装教程就不在这里赘述了，请看以往的文章。 然后windows用powershell输入命令行： ollama run gemma2:27b 至于其他模型能不能用，我不是很确定，至少gemma2对于systemprompt的理解能力还是非常棒的。 等到模型拉取完毕，我们开始用ollama的modelfile功能创建一个新的模型。在一个文件夹内新建一个文件，*.txt格式就行，参数和system prompt设置如上图，当然啦，还有更多参数可以设置，这里就不一一解释了，同样的，可以查看过去文章。 文档内

代码 | 使用本地大模型从文本中提取结构化信息

一、需求 现在有很多个电子发票PDF文件， 使用自动化工具帮我们批量自动从发票PDF提取出格式化信息。如从发票 提取出DICT_DATA DICT_DATA = { "开票日期": "2023年01月06日", "应税货物(或服务)名称": "*信息技术服务*技术服务费", "价税合计(大写)": "", "税率": "6%", "备注": "230106163474406331" } 二、准备工作 2.1 安装ollama 点击前往网站 https://ollama.

实验 | 使用本地大模型从论文PDF中提取结构化信息

非结构文本、图片、视频等数据是待挖掘的数据矿藏， 在经管、社科等研究领域中谁拥有了_从非结构提取结构化信息的能力_，谁就拥有科研上的数据优势。正则表达式是一种强大的文档解析工具，但它们常常难以应对现实世界文档的复杂性和多变性。而随着chatGPT这类LLM的出现，为我们提供了更强大、更灵活的方法来处理多种类型的文档结构和内容类型。 为方便理解和实验，今天再新增一个案例，即论文处理的场景为例 一、任务 从海量的论文pdf文件中批量提取出 1.1 为何选择LLM，而不是正则表达式 在灵活性、上下文理解能力、维护和可扩展性三方面， 我们对比一下LLM和正则表达式 方面LLM正则表达式灵活性能够自动理解和适应各种文档结构，并且无论位于文档的什么位置，都能够识别相关信息。需要每个文档结构都有特定的模式，当给定的文档偏离预期的格式时就会失败。上下文理解对每个文档的含义有细致的理解，从而可以更准确地提取相关信息。无需理解上下文或含义即可匹配模式。维护和可扩展性可以轻松适应新的文档类型，只需在初始提示中进行最少的更改，从而使其更具可扩展性。需要随着文档格式的变化而不断更新。添加对新类型信

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Ollama 更新！手把手教你用Ollama轻松搭建Llama 3.2 Vision + 视觉RAG系统（本地安装）

在本文中，我将介绍Ollama最近对Llama 3.2 Vision的支持更新，并分享Llama 3.2 Vision的实测结果。同时，我还将介绍一个视觉RAG系统，展示如何将Llama 3.2 Vision与该系统结合，完成基于视觉RAG检索的任务。 先介绍此次更新： Ollama 现在正式支持 Llama 3.2 视觉模型（Llama 3.2 Vision）。 你看就像这样拖进去就可以识别图片了。 ▲ 来源 | Prompt Engineering 你可以看到该模型有11B参数版和90B参数版。选择90B参数版时，文件大小约为55GB。当然还有一些量化的版本。 Llama 3.2 Vision 11B 至少需要 8GB VRAM，而 90B 型号至少需要 64 GB VRAM。 为了安装它，

微软的 GraphRAG + AutoGen + Ollama + Chainlit = 本地和免费的多代理 RAG 超级机器人

集成和关键组件的图形摘要 R检索增强生成 (RAG) 是一种功能强大的工具，它使大型语言模型 (LLM) 能够访问现实世界的数据，从而做出更明智的响应。这是通过将模型与矢量数据库集成以进行实时学习和适应来实现的。此功能使 RAG 成为聊天机器人和虚拟助手等应用程序的首选，这些应用程序对实时准确且合理的响应需求很高。这种技术的高级变体称为图形检索增强生成 (GraphRAG)，它将基于图形的知识检索的优势与 LLM 相结合，进一步增强了自然语言处理的能力。与依赖矢量相似性搜索的传统 RAG 方法不同，GraphRAG 从原始文本构建结构化知识图谱，捕获实体、关系和关键声明。这可以增强 LLM 理解和综合复杂数据集及其关系的能力，从而产生更准确且基于上下文的响应。 摘自麻省理工学院 Markus Beuhler 的一篇论文（链接在此处） AutoGen 是 Microsoft 推出的一款工具，它通过自动化和优化曾经非常复杂且需要大量人工的工作流程，简化了基于多代理 LLM 的复杂应用程序的开发。将 AutoGen 想象成一个可以与多个 GPT 交互的平台，而不仅仅是一个。每个

使用 Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 进行高级实时 RAG

在当今数据驱动的世界中，实时处理和检索信息的能力至关重要。本文深入探讨了使用 Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 的 高级实时检索增强生成（RAG）。通过整合这些强大的工具，我们创建了一个智能系统，能够高效管理数据的摄取、处理和检索。了解这种架构如何动态处理用户查询、平衡工作负载，并确保无缝访问有价值的数据，从而改变组织管理信息工作流的方式。 架构： 该过程始于一个 大型 JSON 对象，作为初始数据源。这个 JSON 对象被摄取到 MongoDB 中，MongoDB 是一个以灵活性和可扩展性著称的 NoSQL 数据库。MongoDB 便于高效存储和检索大型 JSON 对象，为进一步处理做好准备。 从 MongoDB 摄取的数据随后通过 Confluent 的 Kafka 源连接器 转移。这些连接器使数据能够流入 Kafka，确保数据的顺畅和高效流动。 一旦数据进入

Agent 搭建｜使用 ollama+智谱 CodeGeeX+VSCode 搭建本地离线编程助手

2025 年注定是 Agent 爆发之年，但是在 2024 年竞争最激烈的非编程助手莫属，从 Github Copilot 到 Cursor 再到 WindSurf，程序员是最热衷于使用智能体的群体。 但是以上产品需要联网，需要付费，或者即使免费也有额度的限制，我们国内也有很多产品，不仅免费，而且有些产品是开源的。今天就以智谱 AI 的 CodeGeex4 为例，搭建一个离线本地的编程助手，整体体验下来，我认为效果堪比 Cursor、Copilot 等商业软件，但也仍有一些不足。 我们准备人机交互界面（VSCode）+LLM（CodeGeex4）+环境（Ollama）来搭建。 首先介绍使用开源 LLM，CodeGeex4 目前已经迭代到第四个版本，模型大小为 9B，这个参数量做到了性能和离线之间的一种平衡，在我 16G 的macOS

使用langchain完成一个最简单的代码任务

原创 今天，我们要尝试使用langchain完成一个最简单的任务： 基于一个大语言模型(LLM)，使用代码的方式完成对话(chat) 为了实现这个目标，我们需要先进行如下的准备，然后才能开始进行代码的编写： 1、使用ollama，在本地配置一个LLM； 2、配置好PyCharm的环境； 3、langchain等依赖库的安装。 先大体的介绍一下思路： langchain是一套AI编程框架，将基础的功能已经整合进来封装，减少我们的工作量。但langchain本身并不是LLM，需要我们安装好LLM，或使用在线api。我们选择了自己部署，而自己部署的一个工具就是Ollama，它可以在本地部署好我们的LLM，如llama\qwen等，Ollama是这些LLM的运行环境。 串连起来说就是：用langchain提供的函数进行快捷编程，langchain的函数调用Ollama的接口，Ollama再调用部署在其中的LLM，实现对LLM功能的调用，完成我们的任务。 什么是Ollama？ 用通俗的语言解释，Ollama是大模型的运行环境，LLM并不是一个可执行文件，需要依托于一个运行环

网络安全模型研究资源汇总（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了_开源的网络安全模型

安全大模型： 具有大规模数据处理与学习能力的高级人工智能系统，这些系统专门针对网络安全的各个方面进行模型训练和解决方案提供。它们能够处理复杂的网络安全威胁，进行实时监控与响应，并预测潜在的安全风险。 最近各大网络安全厂商相继推出了自己的网络安全大模型，是比较流行也是比较火热的一个赛道。以下是整理的网络安全模型研究资料。 ①网络安全学习路线 ②20份渗透测试电子书 ③安全攻防357页笔记 ④50份安全攻防面试指南 ⑤安全红队渗透工具包 ⑥网络安全必备书籍 ⑦100个漏洞实战案例 ⑧安全大厂内部视频资源 ⑨历年CTF夺旗赛题解析 1► 网络安全模型研究资料 以下是关于使用NLP、KG、 GPT 进行网络安全模型研究的精选资源列表，包含模型/项目、论文、数据以及相关产品。 简介 这是一个精心整理的网络安全模型资源汇总，旨在为研究人员、工程师及安全爱好者提供一个全面的参考集合。本项目覆盖了模型/项目、学术论文、数据集以及相关产品信息，帮助你深入了解和应用网络安全领域的最新进展。 资源列表 项目 名称简介链接SecureBERT: CyberSecurity

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[大模型]ollama本地部署自然语言大模型

文章目录 * ollama * * 下载地址 * * githup * 百度云 * 模型默认安装位置 * 修改模型默认安装位置 * 可下载模型 * 相关命令 * Chatbox客户端 * * 下载地址 * * githup * 百度云 * 设置ollama模型并运行 大模型已经发布很久，网络上的大模型形形色色，现在已然是群英荟萃，那么，如何在本地运行一个大模型？ 本文采用ollama，简单运行本地大模型，不需要写代码。 测试机器： i5 8400 16G内存 1060 6G 安装ollama安装，下载，运行模型。Chatbox作为桌面程序，用来更方便的调用大模型。 经测试，gemma:2b模型可流畅运行 ollama 下载地址 githup 百度云 模型默认安装位置 C:\Users\用户名\.ollama 修改模型默认安装位置 模型的默认下载路径为 C:\Users\<