关于安装ollama[大模型本地化管理工具Ollama]

如果想要在局域网中共享 Ollama 服务,需要配置防火墙以开放对应的端口。

Ollama 服务使用环境变量 OLLAMA_HOST 来指定监听的地址,默认情况下,它只监听 localhost,即只能本地访问。如果要让局域网内其他设备访问 Ollama 服务,需要将 OLLAMA_HOST 设为 0.0.0.0。另外将端口开放访问即可。

一、设置环境变量

在 Windows 中,可以通过以下步骤来设置环境变量 OLLAMA_HOST:

打开系统属性:`   `右键点击 此电脑 或 计算机,选择 属性。`   `在左侧点击 高级系统设置。``环境变量:`   `在弹出的窗口中,点击 环境变量。``新建系统环境变量:`    `在 系统变量 部分,点击 新建。`    `在 变量名 输入框中,输入 OLLAMA_HOST。`    `在 变量值 输入框中,输入 0.0.0.0,然后点击 确定。

退出ollama服务,重新启动本地ip可以访问即可。

Windows下的其他配置环境变量

OLLAMA_HOST 127.0.0.1:11434     # 监听的地址,默认值``OLLAMA_KEEP_ALIVE -1      # 单位是秒,代表启动任何模型后,默认多久没动静就自动关闭。-1就是永远后台运行``OLLAMA_MODELSX:\LLM\ollama_models    # 设置模型的存储路径,默认是C盘,最好修改到其他盘``OLLAMA_NUM_PARALLEL 1    # 并行数目,默认是4. # 注意,实际模型拉起后的context size(上下文长度)为你设置的上下文长度乘上并行数目。# 过大的并行数会导致过大的显存开销,非常划不来,除非你是企业,想给几千人同时提供访问,那么这个东西一般开个1或者2就够了。# 个人用的话,其实队列等待下是可以忍受的,你应该很难同时使用超过两个并行的请求了。如果想开更大的ctx size,这个建议设置为1O``LLAMA_FLASH_ATTENTION 1    #flash attention 通过优化计算流程,减少数据到显存的搬运从而大概能提升2~4倍效率``OLLAMA_TMPDIRX:\LLM\ollama_models\temp      # 缓存目录``OLLAMA_ORIGINS*    # 响应的域名请求,设置为“*”代表任意,主要是解决跨域问题
  

二、防火墙放行11434接口

打开 控制面板,搜索并选择 Windows Defender 防火墙。``在左侧点击 高级设置,进入高级防火墙设置页面。``在左侧菜单中,点击 入站规则,然后在右侧点击 新建规则。``选择 端口 作为规则类型,然后点击 下一步。``选择 TCP,并在 特定本地端口 一栏中输入 11434,然后点击 下一步。``选择 允许连接,点击 下一步。``根据需求选择应用的网络类型(域、专用或公用),点击 下一步。``为这条规则命名(如 “11434”),然后点击 完成。

全部设定好就可以局域网内使用了。将它接入到open-webui或者其他地方工具都可以。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

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(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
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4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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