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基于Ollama的本地部署语言问答大模型（含文档）

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本项目提供了一种在本地环境中运行的语言问答大模型解决方案，采用Ollama平台，并附带详细文档指导安装与使用。 基于Ollama本地部署语言问答大模型（含文档）。

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  • 基于Ollama的本地部署语言问答大模型（含文档）
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    本项目提供了一种在本地环境中运行的语言问答大模型解决方案，采用Ollama平台，并附带详细文档指导安装与使用。 基于Ollama本地部署语言问答大模型（含文档）。
     
  • 关于本地大语言模型部署框架Ollama的介绍和应用详解
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    本文将详细介绍本地大语言模型部署框架Ollama的功能、架构及其实用案例，帮助用户快速掌握其应用场景与操作技巧。 本段落介绍了Ollama——一种能够在本地运行大型语言模型的开源框架。文章详细阐述了Ollama的核心特性和使用方法，包括简化部署流程、丰富的模型支持、跨平台兼容性和灵活的自定义选项。通过实例展示了Ollama在文本生成、智能问答和代码生成等场景的应用，并对比了Ollama与其他本地部署工具如vLLM的不同之处。文章总结了Ollama在未来的发展方向。 本段落适用于对大语言模型感兴趣的专业人士和技术爱好者，特别是那些希望在本地环境中轻松运行大型语言模型的人群。使用场景及目标包括：① 用户希望通过本地设备运行高性能的语言处理模型，避免云端服务的成本和数据安全隐患；② 开发者希望通过简便的方法在本地快速部署并管理多种大型语言模型，用于自然语言处理的各种任务，如文本生成、智能问答和代码辅助。 Ollama的出现极大地方便了开发者们进行研究与开发工作，降低了入门门槛，并提高了大语言模型在本地的应用可行性。文章也指出了Ollama在高性能要求下的局限性以及其未来的优化和发展计划。
     
  • ollama安装包（Windows版）- 适用于本地部署大模型
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    ollama是一款专为本地部署设计的大模型软件，提供Windows版本的安装包，让用户能够在个人电脑上高效、私密地运行和管理大型语言模型。 下载ollama安装包（Windows版本）后，用于本地部署大模型。解压文件并选择“install”进行安装。
     
  • 在本地使用Ollama部署Gemma
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    本文介绍了如何在本地环境中利用Ollama工具部署Gemma的过程，包括必要的安装步骤和配置指南。 部署Gemma模型（或任何其他模型）使用Ollama框架通常包括以下几个关键步骤：设置环境、获取模型、配置Ollama以及运行Ollama服务等。
     
  • 中文LLaMA与Alpaca大语言模型的本地CPU/GPU训练和部署方法
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    本项目提供了在本地设备上使用CPU或GPU训练及部署中文版LLaMA和Alpaca等大型语言模型的方法，旨在降低开发门槛。 为了进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究，这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表，并使用了中文数据进行二次预训练，从而提升了对中文基础语义的理解能力。此外，通过使用中文指令数据进行微调，中文Alpaca模型显著增强了其理解和执行指令的能力。
     
  • 在使用Ollama容器部署DeepSeek本地大模型后的C# WinForm离线版本开发
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    本项目基于C# WinForms框架，采用Ollama容器技术部署DeepSeek大模型，旨在开发一个功能全面、支持本地运行且无需网络连接的智能应用。 Deepseek本地大模型在容器化的环境下进行了部署，并基于.Net4.7.1（WinForm），该版本为离线运行模式。本项目的一大特色在于实现了无需联网即可运行完整的大模型功能的离线解决方案，非常适合需要独立运行环境的应用场景。通过采用容器化技术，确保了应用的高度可扩展性和稳定性；同时，使用C#和Windows Forms框架构建了一个操作简便、界面友好的用户交互界面。作为完全离线的工具，它能够在任何网络环境下正常运行，并满足那些需要独立部署大模型服务的需求。
     
  • 深入解析DeepSeek模型本地部署：Ollama安装及模型运行指南
    优质
    本指南详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型，涵盖Ollama的安装步骤以及模型的具体操作方法，帮助用户轻松上手。 本段落主要介绍了一个基于AI的深度学习语言模型DeepSeek的本地部署指南。内容分为四个部分：首先介绍了Ollama的安装流程，包括前往官方网站选择匹配系统的软件包下载，并依据不同操作系统完成相应的安装操作；其次重点阐述了针对不同硬件条件下载合适的DeepSeek版本的方法，从选择所需规模（参数量）到执行具体加载命令均作出详述。还提及了一些辅助性指导措施，例如如何利用Docker和Open WebUI工具进行容器管理和服务提供。最后简要说明了在命令终端启动AI助手以及通过浏览器界面完成初次登录验证的具体步骤。 适合人群：想要将大型预训练AI语言模型应用于本地环境的研究员或开发者；具有一定软硬件搭建基础知识的人士。 使用场景及目标：适用于希望快速测试和研究大规模语言模型但受限于云服务成本的用户，或是希望通过了解LLM底层机制来更好地进行后续科研工作的人员。他们能够通过本指南学会一套通用的大规模语言模型部署解决方案，为将来类似项目的实施打下坚实基础。 阅读建议：读者应当注意官方提供的最新资料以及社区讨论以补充本段落未能涉及的部分，并持续关注产品迭代升级消息。此外，在实际操作中请确保实验环境的安全性和可控性，严格按照说明执行各项任务。
     
  • 基于大语言模型的智能问答应用(GPT)
    优质
    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。
     
  • 基于Langchain和ChatGLM等语言模型的本地知识库问答系统
    优质
    本项目开发了一套结合Langchain与ChatGLM技术的本地知识库问答系统，旨在提供高效、准确的知识检索服务。用户可以通过自然语言查询访问特定领域的信息资源，系统则利用先进的语义理解和生成能力，为用户提供精准的答案或相关文档摘要。该系统的应用范围广泛，适用于企业内部知识管理、教育机构的教学支持等场景。 Langchain-Chatatch（原名：langchain-ChatGLM）是一个基于本地知识库的问答应用程序，利用了像 ChatGLM 这样的本地大型语言模型，并结合 langchain 的思想来构建针对中文场景与开源模型支持模式、可离线运行的知识库问答解决方案。该项目受到了 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 指令的影响，旨在建立一个全流程使用开源模型实现本地知识库问答应用。 在最新版本中，Langchain-Chatatch 使用 FastChat 接入了包括 Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala 和 RWKV 在内的多种模型，并通过 langchain 框架支持基于 FastAPI 提供的 API 调用服务或使用 Streamlit 构建的 WebUI 进行操作。该项目利用所支持的语言模型和嵌入式模型，实现全部使用开源模型离线部署的目标。同时，Langchain-Chatatch 也兼容 OpenAI 的相关功能。