


Windows auf Ollama: Ein neues Tool zum lokalen Ausführen großer Sprachmodelle (LLM).
Vor kurzem haben sowohl OpenAI Translator als auch NextChat damit begonnen, umfangreiche Sprachmodelle zu unterstützen, die lokal in Ollama ausgeführt werden, was eine neue Spielweise für „Neulinge“-Enthusiasten bietet.
Und die Einführung von Ollama unter Windows (Vorschauversion) hat die Art und Weise der KI-Entwicklung auf Windows-Geräten völlig untergraben. Es hat Forschern im KI-Bereich und gewöhnlichen „Wassertestspielern“ einen klaren Weg gewiesen.
Was ist Ollama?
Ollama ist eine bahnbrechende Toolplattform für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), die die Entwicklung und Verwendung von KI-Modellen erheblich vereinfacht.
In der technischen Gemeinschaft waren die Hardwarekonfiguration und die Umgebungskonstruktion von KI-Modellen schon immer ein heikles Problem, und Ollama ist entstanden, um solche kritischen Anforderungen zu lösen:
- Es bietet nicht nur eine Reihe von Tools, sondern, was noch wichtiger ist, diese Tools sind sehr intuitiv und effizient zu verwenden. Egal, ob Sie ein Profi auf dem Gebiet der KI sind oder ein Neuling in diesem Bereich, Sie finden entsprechende Unterstützung auf Ollama.
- Ollama ist nicht nur benutzerfreundlich, sondern ermöglicht auch den Zugriff auf fortschrittliche KI-Modelle und Computerressourcen, die nicht mehr nur wenigen Personen vorbehalten sind. Für die KI- und ML-Community ist die Geburt von Ollama ein Meilenstein. Sie fördert die Popularisierung der KI-Technologie und ermöglicht es mehr Menschen, ihre eigenen KI-Ideen auszuprobieren und umzusetzen.
Warum zeichnet sich Ollama aus?
Unter vielen KI-Tools zeichnet sich Ollama durch die folgenden Hauptvorteile aus. Diese Funktionen unterstreichen nicht nur seine Einzigartigkeit, sondern lösen auch die häufigsten Probleme, mit denen KI-Entwickler und -Enthusiasten konfrontiert sind:
- Automatische Hardwarebeschleunigung: Ollama kann die optimalen Hardwareressourcen in Windows-Systemen automatisch identifizieren und vollständig nutzen. Unabhängig davon, ob Sie mit einer NVIDIA-GPU oder einer CPU ausgestattet sind, die erweiterte Befehlssätze wie AVX und AVX2 unterstützt, kann Ollama eine gezielte Optimierung erreichen, um sicherzustellen, dass das KI-Modell effizienter läuft. Damit müssen Sie sich nicht mehr um komplexe Hardware-Konfigurationsprobleme kümmern und können mehr Zeit und Energie auf das Projekt selbst konzentrieren.
- Keine Virtualisierung erforderlich: Bei der Entwicklung von KI war es oft notwendig, eine virtuelle Maschine zu erstellen oder eine komplexe Softwareumgebung zu konfigurieren. Mit Ollama stellt all dies kein Hindernis mehr dar. Sie können direkt mit der Entwicklung von KI-Projekten beginnen, wodurch der gesamte Prozess einfach und schnell erfolgt. Dieser Komfort senkt die Eintrittsbarrieren für Einzelpersonen oder Organisationen, die KI-Technologie ausprobieren möchten.
- Zugriff auf die komplette Ollama-Modellbibliothek: Ollama bietet Benutzern eine umfangreiche KI-Modellbibliothek, einschließlich fortschrittlicher Bilderkennungsmodelle wie LLaVA und Googles neuestem Gemma-Modell. Mit einem solch umfassenden „Arsenal“ können wir problemlos verschiedene Open-Source-Modelle ausprobieren und anwenden, ohne selbst Zeit und Mühe mit der Suche nach Integrationen verbringen zu müssen. Egal, ob Sie Textanalysen, Bildverarbeitungen oder andere KI-Aufgaben durchführen möchten, die Modellbibliothek von Ollama kann Sie dabei tatkräftig unterstützen.
- Ollamas residente API: Im heutigen Zeitalter der Software-Vernetzung ist die Integration von KI-Funktionen in Ihre eigenen Anwendungen äußerst wertvoll. Die residente API von Ollama vereinfacht diesen Prozess erheblich, da sie unbemerkt im Hintergrund läuft und leistungsstarke KI-Funktionen nahtlos mit Ihrem Projekt verbinden kann, ohne dass eine zusätzliche komplizierte Einrichtung erforderlich ist. Damit sind die umfangreichen KI-Funktionen von Ollama jederzeit einsatzbereit und können auf natürliche Weise in Ihren Entwicklungsprozess integriert werden, um die Arbeitseffizienz weiter zu verbessern.
Durch diese sorgfältig entwickelten Funktionen löst Ollama nicht nur häufige Probleme bei der KI-Entwicklung, sondern ermöglicht auch mehr Menschen den einfachen Zugriff auf fortschrittliche KI-Technologie und deren Anwendung, wodurch sich die Anwendungsaussichten von KI erheblich erweitern.
Ollama unter Windows verwenden
Willkommen in der neuen Ära von KI und ML! Als Nächstes führen wir Sie durch alle Schritte des Einstiegs und stellen Ihnen außerdem einige praktische Code- und Befehlsbeispiele zur Verfügung, um sicherzustellen, dass Ihre Reise reibungslos verläuft.
Schritt 1: Herunterladen und installieren
1Besuchen Sie die Ollama Windows-Vorschauseite und laden Sie den OllamaSetup.exe
Installer herunter.
2 Doppelklicken Sie auf die Datei und klicken Sie auf „Installieren“, um die Installation zu starten.
3Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie Ollama unter Windows verwenden. Ist das nicht ganz einfach?
Schritt 2: Starten Sie Ollama und holen Sie sich das Modell
Um Ollama zu starten und ein Open-Source-KI-Modell aus der Modellbibliothek zu erhalten, führen Sie die folgenden Schritte aus:
1 Klicken Sie auf das Ollama-Symbol im „Start“-Menü. Nach dem Ausführen verbleibt ein Symbol in der Taskleiste.
2 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Taskleistensymbol und wählen Sie „Protokoll anzeigen“, um das Befehlszeilenfenster zu öffnen.
3Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ollama auszuführen und das Modell zu laden:
ollama run [modelname]
Nachdem der obige Befehl ausgeführt wurde, beginnt Ollama mit der Initialisierung und zieht und lädt automatisch das ausgewählte Modell aus der Ollama-Modellbibliothek. Sobald es fertig ist, können Sie ihm Anweisungen senden und es wird das ausgewählte Modell verstehen und darauf reagieren.
Denken Sie daran, den Namen modelname
durch den Namen des Modells zu ersetzen, das Sie ausführen möchten:
Modell | Parameter | Größe | Installationsbefehl | Verlagsorganisation |
---|---|---|---|---|
Lama 2 | 7B | 3,8 GB | ollama run llama2 |
Meta |
Code Lama | 7B | 3,8 GB | ollama run codellama |
Meta |
Lama 2 13B | 13B | 7,3 GB | ollama run llama2:13b |
Meta |
Lama 2 70B | 70B | 39GB | ollama run llama2:70b |
Meta |
Mistral | 7B | 4,1 GB | ollama run mistral |
Mistral AI |
mixtral | 8x7b | 26GB | ollama run mixtral:8x7b |
Mistral AI |
Phi-2 | 2,7B | 1,7 GB | ollama run phi |
Microsoft Research |
LLaVA | 7B | 4,5 GB | ollama run llava |
Microsoft Research Columbia University Wisconsin |
Gemma 2B | 2B | 1,4 GB | ollama run gemma:2b |
|
Gemma 7B | 7B | 4,8 GB | ollama run gemma:7b |
|
Qwen 4B | 4B | 2,3 GB | ollama run qwen:4b |
Alibaba |
Qwen 7B | 7B | 4,5 GB | ollama run qwen:7b |
Alibaba |
Qwen 14B | 14B | 8,2 GB | ollama run qwen:14b |
Alibaba |
运行 7B 至少需要 8GB 内存,运行 13B 至少需要 16GB 内存。
步骤 3:使用模型
如前所述,Ollama 支持通过各种各样的开源模型来完成不同的任务,下面就来看看怎么使用。
- 基于文本的模型:加载好文本模型后,就可以直接在命令行里输入文字开始与模型「对话」。例如,阿里的 Qwen(通义千问):
- 基于图像的模型:如果你想使用图像处理模型,如 LLaVA 1.6,可以使用以下命令来加载该模型:
ollama run llava1.6
Ollama 会使用你选择的模型来分析这张图片,并给你一些结果,比如图片的内容和分类,图片是否有修改,或者其他的分析等等(取决于所使用的模型)。
步骤 4:连接到 Ollama API
我们不可能只通过命令行来使用,将应用程序连接到 Ollama API 是一个非常重要的步骤。这样就可以把 AI 的功能整合到自己的软件里,或者在 OpenAI Translator 和 NextChat 这类的前端工具中进行调用。
以下是如何连接和使用 Ollama API 的步骤:
- 默认地址和端口:Ollama API 的默认地址是
http://localhost:11434
,可以在安装 Ollama 的系统中直接调用。 - 修改 API 的侦听地址和端口:如果要在网络中提供服务,可以修改 API 的侦听地址和端口。
1右击点击任务栏图标,选择「Quit Ollama」退出后台运行。
2使用Windows + R
快捷键打开「运行」对话框,输出以下命令,然后按Ctrl + Shift + Enter
以管理员权限启动「环境变量」。
C:Windowssystem32rundll32.exe sysdm.cpl, EditEnvironmentVariables
3要更改侦听地址和端口,可以添加以下环境变量:
- 变量名:
OLLAMA_HOST
- 变量值(端口):
:8000
只填写端口号可以同时侦听(所有) IPv4 和 IPv6 的:8000
端口。
要使用 IPv6,需要 Ollama 0.0.20 或更新版本。
4如果安装了多个模型,可以通过OLLAMA_MODELS
变量名来指定默认模型。
5更改完之后,重新运行 Ollama。然后在浏览器中测试访问,验证更改是否成功。
6示例 API 调用: 要使用 Ollama API,可以在自己的程序里发送 HTTP 请求。下面是在「终端」里使用curl
命令给 Gemma 模型发送文字提示的例子:
curl http://192.168.100.10:8000/api/generate -d '{ "model": "gemma:7b", "prompt": "天空为什么是蓝色的?" }'
返回响应的格式,目前只支持 Json 格式。
Ollama 的常用命令有:
# 查看 Ollama 版本 ollama -v # 查看已安装的模型 ollama list # 删除指定模型 ollama rm [modelname] # 模型存储路径 # C:Users\.ollamamodels
按照上述步骤,并参考命令示例,你可以在 Windows 上尽情体验 Ollama 的强大功能。不管是在命令行中直接下达指令,通过 API 将 AI 模型集成到你的软件当中,还是通过前端套壳,Ollama 的大门都已经为你敞开。
Ollama on Windows 的最佳实践
要让 Ollama 在 Windows 上充分发挥最大潜力,需要注意以下几点最佳实践和技巧,这将帮助你优化性能并解决一些常见问题:
Ollama-Leistung optimieren:
- Überprüfen Sie die Hardwarekonfiguration: Stellen Sie sicher, dass Ihr Gerät die von Ollama empfohlenen Hardwareanforderungen erfüllt, insbesondere wenn Sie große Modelle verwenden. Wenn Sie über eine NVIDIA-GPU verfügen, können Sie auch die automatische Hardwarebeschleunigung von Ollama nutzen, die die Rechengeschwindigkeit erheblich verbessert.
- Treiber aktualisieren: Halten Sie Ihre Grafikkartentreiber auf dem neuesten Stand, um Kompatibilität und optimale Leistung mit Ollama sicherzustellen.
- Systemressourcen freigeben: Wenn Sie große Modelle ausführen oder komplexe Aufgaben ausführen, schließen Sie bitte nicht benötigte Programme, um Systemressourcen freizugeben.
- Wählen Sie das richtige Modell: Wählen Sie das richtige Modell basierend auf den Aufgabenanforderungen. Obwohl Modelle mit großen Parametern möglicherweise genauer sind, erfordern sie auch eine höhere Rechenleistung. Für einfache Aufgaben ist es effizienter, kleine Parametermodelle zu verwenden.
Ollama-FAQ
Installationsprobleme
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Windows-System auf dem neuesten Stand ist.
- Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Berechtigungen zur Installation der Software verfügen.
- Versuchen Sie, das Installationsprogramm als Administrator auszuführen.
Fehler beim Laden des Modells
- Überprüfen Sie, ob der eingegebene Befehl korrekt ist.
- Bestätigen Sie, dass der Modellname mit dem Namen in der Ollama-Modellbibliothek übereinstimmt.
- Überprüfen Sie die Ollama-Version und aktualisieren Sie sie.
Ollama API-Verbindungsproblem
- Stellen Sie sicher, dass Ollama läuft.
- Überprüfen Sie die Abhöradresse und den Port, insbesondere wenn der Port von anderen Anwendungen belegt ist.
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man Ollama unter Windows installiert und verwendet, einschließlich der Installation von Ollama, der Ausführung grundlegender Befehle, der Verwendung der Ollama-Modellbibliothek und der Verbindung mit Ollama über die API. Ich empfehle Ihnen, sich mit Ollama auseinanderzusetzen und verschiedene Modelle auszuprobieren.
Ollama hat unbegrenztes Potenzial und damit können Sie mehr Möglichkeiten erreichen!
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Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.

Die Lösung für den MySQL -Installationsfehler ist: 1. Überprüfen Sie die Systemumgebung sorgfältig, um sicherzustellen, dass die Anforderungen der MySQL -Abhängigkeitsbibliothek erfüllt werden. Unterschiedliche Betriebssysteme und Versionsanforderungen sind unterschiedlich. 2. Lesen Sie die Fehlermeldung sorgfältig durch und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen gemäß den Eingabeaufforderungen (z. B. fehlende Bibliotheksdateien oder unzureichende Berechtigungen), z. B. die Installation von Abhängigkeiten oder die Verwendung von SUDO -Befehlen; 3. Versuchen Sie bei Bedarf, den Quellcode zu installieren und das Kompilierungsprotokoll sorgfältig zu überprüfen. Dies erfordert jedoch eine bestimmte Menge an Linux -Kenntnissen und -erfahrung. Der Schlüssel zur letztendlichen Lösung des Problems besteht darin, die Systemumgebung und Fehlerinformationen sorgfältig zu überprüfen und auf die offiziellen Dokumente zu verweisen.

Verarbeiten Sie 7 Millionen Aufzeichnungen effizient und erstellen Sie interaktive Karten mit Geospatial -Technologie. In diesem Artikel wird untersucht, wie über 7 Millionen Datensätze mithilfe von Laravel und MySQL effizient verarbeitet und in interaktive Kartenvisualisierungen umgewandelt werden können. Erstes Herausforderungsprojektanforderungen: Mit 7 Millionen Datensätzen in der MySQL -Datenbank wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Viele Menschen erwägen zunächst Programmiersprachen, aber ignorieren die Datenbank selbst: Kann sie den Anforderungen erfüllen? Ist Datenmigration oder strukturelle Anpassung erforderlich? Kann MySQL einer so großen Datenbelastung standhalten? Voranalyse: Schlüsselfilter und Eigenschaften müssen identifiziert werden. Nach der Analyse wurde festgestellt, dass nur wenige Attribute mit der Lösung zusammenhängen. Wir haben die Machbarkeit des Filters überprüft und einige Einschränkungen festgelegt, um die Suche zu optimieren. Kartensuche basierend auf der Stadt

Es gibt viele Gründe, warum MySQL Startup fehlschlägt und durch Überprüfung des Fehlerprotokolls diagnostiziert werden kann. Zu den allgemeinen Ursachen gehören Portkonflikte (prüfen Portbelegung und Änderung der Konfiguration), Berechtigungsprobleme (Überprüfen Sie den Dienst Ausführen von Benutzerberechtigungen), Konfigurationsdateifehler (Überprüfung der Parametereinstellungen), Datenverzeichniskorruption (Wiederherstellung von Daten oder Wiederaufbautabellenraum), InnoDB-Tabellenraumprobleme (prüfen IBDATA1-Dateien), Plug-in-Ladeversagen (Überprüfen Sie Fehlerprotokolle). Wenn Sie Probleme lösen, sollten Sie sie anhand des Fehlerprotokolls analysieren, die Hauptursache des Problems finden und die Gewohnheit entwickeln, Daten regelmäßig zu unterstützen, um Probleme zu verhindern und zu lösen.

Der MySQL -Installationsfehler wird normalerweise durch das Fehlen von Abhängigkeiten verursacht. Lösung: 1. Verwenden Sie den Systempaketmanager (z. B. Linux APT, YUM oder DNF, Windows VisualC Neuverteilung), um die fehlenden Abhängigkeitsbibliotheken wie sudoaptinstalllibmysqlclient-dev zu installieren; 2. Überprüfen Sie die Fehlerinformationen sorgfältig und lösen Sie die komplexen Abhängigkeiten nacheinander. 3. Stellen Sie sicher, dass die Paket -Manager -Quelle korrekt konfiguriert ist und auf das Netzwerk zugreifen kann. 4. Laden Sie die erforderlichen Laufzeitbibliotheken herunter und installieren Sie sie für Windows. Die Entwicklung der Gewohnheit, offizielle Dokumente zu lesen und Suchmaschinen gut zu nutzen, kann effektiv Probleme lösen.

Remote Senior Backend Engineer Job Vacant Company: Circle Standort: Remote-Büro-Jobtyp: Vollzeitgehalt: 130.000 bis 140.000 US-Dollar Stellenbeschreibung Nehmen Sie an der Forschung und Entwicklung von Mobilfunkanwendungen und öffentlichen API-bezogenen Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung abdecken. Die Hauptaufgaben erledigen die Entwicklungsarbeit unabhängig von RubyonRails und arbeiten mit dem Front-End-Team von React/Redux/Relay zusammen. Erstellen Sie die Kernfunktionalität und -verbesserungen für Webanwendungen und arbeiten Sie eng mit Designer und Führung während des gesamten funktionalen Designprozesses zusammen. Fördern Sie positive Entwicklungsprozesse und priorisieren Sie die Iterationsgeschwindigkeit. Erfordert mehr als 6 Jahre komplexes Backend für Webanwendungen

Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.
