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Get up and running with large language models. 开源本地大模型运行工具 Ollama 发布了 v0.12.8 版本。 新功能 针对模型 qwen3‑vl(“qwen3-vl”)做了性能提升,包括默认支持 Flash Attention。 在 “thinking” 过程(即模型输出前推理)中,qwen3-vl 现在会 减少前导空白字符 (leading whitespace)输出。 Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架,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。 Ollama 支持多种操作系统,包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。
Nudes! - Collection | OpenSea
一、先来认识一下 Ollama:本地大模型的好帮手 Ollama 是一个开源工具,专门用来在本地运行各种大型语言模型(比如 DeepSeek 、 千问 、 Mamba 等等)。你不用纠结环境配置、依赖安装,它都帮你封装好了,特别适合初学者或者快速原型开发。 🔍 官网在这里:Ollama官方网站(打开直接点击下载就行. 开始运行大型语言模型。 在本地运行 Llama 3.3 、 DeepSeek-R1 、 Phi-4 、 Mistral 、 Gemma 3 和其他模型。 输出:Ollama 是一个轻量级的可扩展框架,用于在本地计算机上构建和运行语言模型。 它提供了一个用于创建、运行和管理模型的简单 API,以及一个可在各种应用程序中轻松使用的预构建模型库。
Ollama 提供了安全、私密、高效的AI工具,直接在本地设备上运行。 它提升了生产力,确保数据隐私,并帮助用户完成问题解决、编码和内容创作等多种任务。
ollama beta join --code EARLY_ACCESS_2024 结语:Ollama为本地化大模型部署提供了企业级解决方案,其独特的架构设计使得在个人工作站上运行前沿AI模型成为现实。 通过本文介绍的配置方法、优化技巧和安全实践,开发者可快速构建高效稳定的本地AI推理环境。 探索Ollama的大型语言模型功能,包括快速入门、API参考和模型文件参考。 LlamaFactory提供全面的中文文档,帮助您快速上手并充分利用Ollama的强大功能。 文章浏览阅读1.6k次,点赞45次,收藏28次。本文介绍了一套免费本地部署AI大模型并搭建知识库的解决方案,无需独立显卡即可实现。作者详细讲解了使用ollama平台作为基础环境,下载并安装deepseek-r1模型,再通过CherryStudio搭建知识库,使AI能够基于本地资料进行对话。这套方案既保护了数据隐私,又.