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  • 来自专栏养虾记

    OpenClaw 接入本地 Ollama

    1.概述本手册介绍如何在OpenClaw中配置本地Ollama服务。Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架,支持在本地机器上运行多种开源模型,如Llama、DeepSeek、Qwen等。 ,Ollama服务会自动启动。 列表中,选择Ollama。 6.常见问题Q1:Ollama服务无法启动? :OpenClaw无法连接到Ollama

    3.6K40编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏AI 新手村

    Claude Code 完美接入 Ollama 指南

    但随着Ollama宣布兼容AnthropicMessagesAPI,我们现在可以轻松地将ClaudeCode与本地模型集成。 操作步骤1.安装ClaudeCode和Ollama展开代码语言:TXTAI代码解释npminstall-g@anthropic-ai/claude-code@latestOllama可以通过官网https ://ollama.com/下载安装包安装。 注意:Ollama版本v0.14.0+,ClaudeCode版本v2.1.12+,可以通过下面命令验证展开代码语言:BashAI代码解释claude--versionollama--versionOllama 2.下载大模型可以通过Ollama的WebUI页面直接下载,如下图。也可以通过命令行快速拉取适合编码的模型。

    8.6K11编辑于 2026-01-22
  • 来自专栏AI 新手村

    Claude Code 完美接入 Ollama 指南

    操作步骤 1.安装 Claude Code 和 Ollama npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest Ollama 可以通过官网https:// ollama.com/下载安装包安装。 “注意:Ollama 版本v0.14.0+,Claude Code版本v2.1.12+,可以通过下面命令验证 claude --version ollama --version Ollama 安装后会自动作为后台服务运行 #查看本地模型 ollama list #下载新模型 ollama pull qwen2.5-coder:7b #删除模型 ollama rm qwen2.5-coder:7b #查看模型基本参数 ollama show qwen2.5-coder:7b 3.配置 Claude Code 连接本地 Ollama export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export

    12.8K12编辑于 2026-01-26
  • 来自专栏刷题笔记

    7-3 打印沙漏

    点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。

    64020发布于 2019-11-08
  • 来自专栏繁花云

    7-3笔记

    对数的定义:一般地,如果ax=N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数。

    51000发布于 2018-07-31
  • 来自专栏以终为始

    7-3 情人节 (15 分)

    输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名,每个人名占一行,为不超过10个英文字母的非空单词,以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束,这个符号不算在点赞名单里。

    17320编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏AIGC大模型应用

    三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型!

    2 Dify 中接入 Ollama 2.1 添加模型 在 设置 > 模型供应商 > Ollama 添加模型: 填写 LLM 信息: 模型名称:以 ollama 返回的为准 $ ollama ls NAME Embedding 模型接入方式类似LLM,只需将模型类型改为Text Embedding: 2.2 使用 Ollama 模型 进入需要配置的 App 提示词编排页面,选择 Ollama 供应商下的 llava OLLAMA_HOST "0.0.0.0" 重启 Ollama 应用程序。 点击 OK / 应用保存 在一个新的终端窗口运行 ollama 咋在我的网络暴露 OllamaOllama 默认绑定 127.0.0.1 端口 11434。 通过 OLLAMA_HOST 环境变量更改绑定地址。 参考: Ollama Ollama FAQ

    7.1K11编辑于 2025-05-29
  • 来自专栏刷题笔记

    7-3 约瑟夫环 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号,从1号开始按1、

    1K10发布于 2019-11-08
  • 来自专栏JavaEdge

    三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型!

    1 运行 Ollama 与 qwen2:0.5b 聊天 ollama run qwen2:0.5b 启动成功后,ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务,可通过 http://localhost 2 Dify 中接入 Ollama 2.1 添加模型 在 设置 > 模型供应商 > Ollama 添加模型: 填写 LLM 信息: 模型名称:以 ollama 返回的为准 $ ollama ls NAME Embedding 模型接入方式与 LLM 类似,只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。 OLLAMA_HOST "0.0.0.0" 重启 Ollama 应用程序。 通过 OLLAMA_HOST 环境变量更改绑定地址。 参考: Ollama Ollama FAQ 本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!

    1.7K20编辑于 2025-06-01
  • 来自专栏机器学习与统计学

    Ollama,危?

    大家好,我是 Ai 学习的老章 Ollama 是咱们公众号的常客了,比较重要的几个功能升级我都写过文章介绍 Ollama 发布新 app,文档聊天,多模态支持,可在 macOS 和 Windows 上使用 Ollama 的新动作:大模型联网搜索 API、MCP 客户端集成 Ollama 可以启动云端大模型了,免费 Ollama 背后执行推理的核心技术其实是由 llama.cpp 承担的,GGUF 模型格式也是由 我使用的是 tw93 开发的 pake,一行命令即可,本地服务也可以打包成 app 然后它就将只能浏览器访问的 web 应用打包成 app 了 如此轻量舒服的应用,我与这位网友有相同的期待——支持其他模型的接入 总结来看,比之前想要挑战 ollama 的 Shimmy 要好很多,但是 Ollama 玩了这么久也不是吃素的 1、Ollama 有更加方便的 app,随时切换本地模型甚是方便 2、Ollama 还有免费云模型可以调用呢 ,企业就别折腾了,并发太差:不要再用 _Ollama_,不要再用 llama.cpp

    43710编辑于 2025-11-20
  • 来自专栏nginx

    Docker部署Ollama接入Llama 2模型通过前端交互界面向AI提问

    拉取相关的Docker镜像 运行Llama 2需要借助Ollama镜像,对语言模型进行交互需要用到Chatbot-Ollama前端界面,所以我们需要拉取这两个docker镜像,本例群晖版本由于无法直接在群晖控制面板 pull ollama/ollama:latest *拉取Chatbot-Ollama镜像命令 sudo docker pull ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama 运行Ollama 镜像 选中镜像,点击运行进入配置界面,名称无需设置,默认即可,然后点击下一步 输入外部访问的端口,和容器内部端口一致,填写11434即可,然后点击下一步 然后点击完成即可运行ollama 命令界面,执行ollama run llama2命令,接着等待下载即可,最后出现success,表示下载运行Llama 2模型成功,下载完成后可以关闭掉窗口.这样ollama 容器启动,并运行Llama 然后设置一个环境变量,该变量就是连接我们上面运行Ollama框架服务的地址,我们设置本地地址:http://群晖局域网IP:11434即可,设置完成点击下一步,然后直接点击完成即可,chatbot Ollama

    65210编辑于 2025-11-15
  • 来自专栏我在本科期间写的文章

    Windows环境安装Ollama接入llama2模型并通过MaxKB与AI远程对话

    前言 在本文中,我们将详细介绍如何在Windows环境中本地运行大语言模型框架Ollama,并下载大语言模型LLaMA2。 下载运行Ollama 进入Ollama Github 界面:https://github.com/ollama/ollama? 安装大语言模型 ollama安装完成后,下面进行下载运行大语言模型,本例采用llama2模型,当然还有其他模型,可以到github上面选择,命令窗口输入下面命令 ollama run llama2 然后等待安装完成即可 Ollama这个大语言模型框架,远程通信! 配置公网地址 点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道,创建一个ollama的公网http地址隧道!

    1K10编辑于 2025-01-14
  • 来自专栏.Net Core技术分享

    Ollama系列05:Ollama API 使用指南

    本文是Ollama系列教程的第5篇,在前面的4篇内容中,给大家分享了如何再本地通过Ollama运行DeepSeek等大模型,演示了chatbox、CherryStudio等UI界面中集成Ollama的服务 在今天的分享中,我将分享如何通过API来调用ollama服务,通过整合ollama API,将AI能力集成到你的私有应用中,提升你的职场价值! Ollama API Ollama 提供了一套简单好用的接口,让开发者能通过API轻松使用大语言模型。 本篇内容将使用Postman作为请求工具,和开发语言无关。 参考内容 官方API文档:https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md 官方兼容OpenAI文档:https://github.com /ollama/ollama/blob/main/docs/openai.md

    4.5K21编辑于 2025-03-21
  • 来自专栏刷题笔记

    7-3 电话聊天狂人 (25 分)

    点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录,找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N(≤10​5​​),为通话记录条数。

    1K20发布于 2019-11-08
  • Shimmy,超越ollama?

    /models/•或从其他来源获取模型文件(如Ollama模型目录)。 自动发现路径:•Shimmy默认扫描以下路径:◦~/.cache/huggingface/hub/(HuggingFace缓存)◦~/.ollama/models/(Ollama模型目录)◦.

    14910编辑于 2026-04-29
  • 来自专栏刷题笔记

    7-3 寻找大富翁 (50分)

    胡润研究院的调查显示,截至2017年底,中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值,请快速找出资产排前M位的大富翁。

    1.4K10发布于 2020-06-23
  • 来自专栏以终为始

    7-3 树的同构 (25 分)

    7-3 树的同构 (25 分) 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2,则我们称两棵树是“同构”的。

    21510编辑于 2023-03-09
  • centos7 安装ollama 运行 ollama -v 报错解决

    问题在ollama官网上,找到了linux上安装ollama的命令后,复制到自己的虚拟机中,下载完ollama,运行 ollama serve,提示以下报错:ollama: /lib64/libm.so .6: version `GLIBC_2.27' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX _3.4.25' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9' not found (required by ollama )ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11' not found (required by ollama)ollama: /lib64/

    3.4K11编辑于 2025-06-12
  • 来自专栏.Net Core技术分享

    Ollama系列06:C#使用OllamaSharp集成Ollama服务

    本文是Ollama系列教程的第6篇,主要介绍如何通过SDK将ollama集成到c#程序中。 Ollama 提供了HTTP API的访问,如果需要使用SDK集成到项目中,需要引用第三方库OllamaSharp,直接使用nuget进行安装即可。 功能亮点 简单易用:几行代码就能玩转Ollama 值得信赖:已为Semantic Kernal、.NET Aspire和Microsoft.Extensions.AI提供支持 全接口覆盖:支持所有Ollama = new OllamaApiClient(uri); 获取模型列表 // list models var models = await ollama.ListLocalModelsAsync(); var chat = new Chat(ollama); Console.WriteLine(); Console.WriteLine($"Chat with {ollama.SelectedModel

    92810编辑于 2025-03-26
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca

    首先创建一个虚拟的测试样本,样本具有两个特征,并且两个特征之间具有相应的线性关系。这里之所以让两个特征之间具有一定的线性关系是因为对这样的两个特征进行降维效果会比较明显。

    76150发布于 2019-11-13
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