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rust安装 -自定义安装路径和GCC安装
下载地址rust下载地址https://www.rust-lang.org/zh-CN/learn/get-started配置环境变量在自己安装rust的文件目录下创建.cargo和 .rustup文件夹这两个文件会存放 rust文件和下载的第三方包,以下是我的目录:找到对应的目录添加把.cargo和.rsutup添加到环境变量，在设置页面搜索点击编辑系统环境变量进入这个页面后，点击环境变量点击红色圈住的新建,添加自己的安装路径找到 path，双击进入并在path添加以下内容安装rust点击下载好的rust安装包以管理员身份运行程序,可以看见安装目录就改变了,之后输入数字1便可以快速安装。 gcc -v输入如下注意 gcc版本要用seh的版本安装1.点开下载的rust安装程序，显示如下自定义安装，输入2， 回车host triple输入，x86_64-pc-windows-gnu 然后回车其他直接回车默认安装 ，又会回到选择页面，这个时候选择1回车，自动安装回车安装完毕我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
1.8K00编辑于 2024-01-28 ollama指定目录安装
ollama安装时候不能选择安装路径，只能默认安装C盘大概需要5GB空间，面对C盘没有多少的用户就很难装上去。 windows默认安装在C盘，不支持修改程序安装目录，可以在Windows终端中输入以下命令来自定义安装路径 在OllamaSetup.exe安装包文件路径下打开终端 D:\Ollama为安装的目标路径 OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama" 自定义模型储存路径 在用户环境变量中添加一个OLLAM_MODELS环境变量来定义模型的储存位置
4.3K00编辑于 2025-07-16ollama安装初体验
安装后是默认路径：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama Ollama大模型仓库 https://ollama.org.cn/library 安装注意： 安装路径不可选只能被强制安装在 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama文件夹下面，占用空间5GB，需要您的C盘足够大。 Ollama配置服务端口 编辑环境变量 配置端口 变量名称：OLLAMA_HOST 值： 0.0.0.0:8080 配置大模型本地存储路径 变量名称：OLLAMA_MODELS 值：D:\ollama =24h 设置模型加载到内存中保持24个小时(默认情况下，模型在卸载之前会在内存中保留 5 分钟) 4.OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080 解决修改默认端口11434端口 模型操作命令 ollama serve：启动 Ollama 服务，是后续操作的基础。 ollama create：从模型文件创建模型，适用于自定义模型或本地已有模型文件的情况。
1.6K10编辑于 2025-07-16- 来自专栏Java Tale
Linux内网离线安装Ollama
我下载的是Ollama的 0.1.49 版本，后面均以此版本为例说明 在线安装 在线安装地址https://ollama.com/download选择服务器系统，按照步骤完成安装 离线安装 查看服务器 离线下载Linux环境的Ollama安装脚本 保存到/home/Ollama目录 ## 下载地址1，浏览器中打开下面地址 https://ollama.com/install.sh ## 下载地址 }" 修改ollama安装目录 status "Installing ollama to $BINDIR..." http在局域网中访问了 下载的大模型存储在哪个路径？ 默认情况下，不同操作系统存储的路径如下： macOS: ~/.ollama/models Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models Windows: C:\Users
14.5K12编辑于 2024-08-15 - 来自专栏云技术与
ollama 离线安装本地模型
1 环境 以下是以centos 7.9.2009 安装ollama为例 [docker@**-**-**-50 ~]$ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) [docker@**-**-**-50 ~]$ 2.下载ollama安装包 可以直接浏览器下载 官网地址：https://ollama.com/download/linux GitHub手动安装文档地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md 安装包下载地址：https://ollama.com/download 下载安装脚本install.sh 下载 https://ollama.com/install.sh，编辑如下 修改安装路径改成本地安装 #! 的大小1.1G 的模型 3：47 开始 很慢 打开终端，输入以下命令下载并运行deepseek模型，例如下载1.5B 模型 ollama run deepseek-r1:1.5b pulling aabd4debf0c8
2.4K10编辑于 2025-10-31 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 GLIBC_2.28执行以下命令，安装需要的GLIBC版本wget http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.28.tar.gz注：没有 wget的话，使用 yum install wget 安装tar xf glibc-2.28.tar.gz cd glibc-2.28/ && mkdir build && cd build.. usr/bin/g++ /usr/bin/g++-4.8.5ln -s /opt/rh/devtoolset-8/root/bin/g++ /usr/bin/g++# 升级 make(默认为3 升级为4) CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo注：如果没有wget命令，请先下载wget# 清理缓存yum clean allyum makecache4.
4K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏小明学AI
Ollama本地安装基础教程
前言在安装ollama的时候，大家有没有下载了几个AI大模型后，惊讶地发现系统盘空间所剩无几？或者想要将模型文件集中管理，却不知道如何改变默认存储路径？ 本文，我将手把手教你如何完全掌控Ollama的安装和模型存储位置，让大模型“住”进你指定的文件夹！一、自定义ollama安装路径首先，访问Ollama官网下载对应操作系统的安装程序。 Ollama虽然安装包不大，但下载的模型文件却相当庞大，所以需要通过自定义安装和存储路径，在ollama安装目录打开cmd，在执行安装得时候制定目录：等到安装之后，验证是否安装成功ollama--version 三、测试大模型安装完成之后，再次执行ollamarunqwen2.5进入聊天模式，比如输入：你是谁？至此，自定义ollama安装就已经完成，后面下载的ollama大模型也会存储在我们指定的目录中。 总结通过自定义Ollama安装路径与模型存储目录，成功解决了大模型占满系统盘空间的痛点。
1.7K10编辑于 2026-04-05 - 来自专栏全栈程序员必看
查看Python安装路径_Python安装路径
查看Python安装路径方法 在使用python的时候，有时候会需要找到python包的安装位置，怎么办？ 对于Windows平台，打开cmd 使用命令py -0p 【其中0是零】 显示已安装的 python 版本且带路径的列表，参见下图： 其中带星号*的为默认版本。 其它还有 一、对于Windows平台，打开cmd 输入命令where Python，回车（即按下Enter键）可输出Python的安装路径。 参见下图： 【提示：若安装了python虚拟环境virtualenv，其路径也将显示。】 但这种方式只能看到当前运行的Python的安装路径。
13.2K20编辑于 2022-08-03 Nginx安装路径修改（手把手教你自定义Nginx安装目录）
在使用 Nginx 作为 Web 服务器时，很多初学者会直接使用默认的安装路径。但实际项目中，我们常常需要将 Nginx 安装到自定义目录，比如为了便于管理、权限控制或磁盘空间规划。 本文将详细讲解如何在 Linux 系统中修改 Nginx 的安装路径，即使是小白也能轻松上手。为什么要修改 Nginx 安装路径？ 为例）：wget https://nginx.org/download/nginx-1.24.0.tar.gztar -zxvf nginx-1.24.0.tar.gzcd nginx-1.24.0配置自定义安装路径关键步骤来了 常用操作命令由于路径是自定义的，你需要使用完整路径来管理 Nginx：启动：/opt/mynginx/sbin/nginx重新加载配置：/opt/mynginx/sbin/nginx -s reload 希望这篇关于 Nginx自定义安装目录 的教程对你有所帮助！如有疑问，欢迎留言交流。来源：https://www.vps5.cn/
1.1K10编辑于 2025-11-24- 来自专栏后台技术汇
Ollama是什么？安装部署指南原创
Ollama是什么？一个本地部署运行大模型的工具，一行命令一键启动，支持linux、windows和mac操作系统的安装。Ollama支撑哪些大模型？ 访问：https://ollama.com/library，列表下的大模型，它都支持。Ollama运行大模型的配置？ mac地址：/Users/xxx/.ollama/modelswindos和linux在官网可查到地址说明，这里只用mac进行说明。ModelFile是什么？有什么作用？ 用来创建自定义模型，作为一个配置文件去指定模型推理相关设置。比如，我们要对大模型进行微调，需要修改模型推理的参数，此时要重新创建模型，可以通过modelfile调整参数来实现。 有的，仓库地址：https://github.com/ollama-ui/ollama-ui安装完成之后，访问：http://localhost:8000/?
1.8K10编辑于 2024-09-21 - 来自专栏reizhi
Chrome自定义安装路径、缓存、数据文件夹
而且没有办法修改安装路径和缓存路径。 那么你可以试试下面的方法，来修改这些路径。 –disk-cache-size 缓存大小（自己定义） –user-data-dir 用户数据目录 –disk-cache-dir 上网缓存目录 下面以D盘为例： 先下载离线安装版 chrome（注意官方下载的在线安装包没办法使用此法），地址可以自己搜索，或者直接下载 将下回的exe安装文件用winrar打开，解压出7z文件，再次解压得到Chrome-Bin文件夹制作成Chrome user-data-dir="X:\文件夹" –disk-cache-dir="Y:\文件夹" — "%1\" 全部弄好后，不管点击Chrome快捷方式，还是QQ、迅雷外部调用，chrome都会使用用户自定义路径
7.9K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏deepseek本地部署
ollama官网安装包下载
主页搜索ollama，打开ollama官方主页，然后点击download 选择合适自己系统的版本，常用的就是win系统 默认安装到C盘 如果你安装到c盘以外（详细图文教学百度搜索-【语义熔炉网】） ollama 官网下载模型 进入ollama官网的Models页面，找到deepseek-r1模型，在模型型号的下拉栏里，根据你的显卡的显存大小找到适合的模型(若显存能覆盖模型大小，则能跑GPU，若不能覆盖模型大小，
1.6K10编辑于 2025-02-12 - 来自专栏大模型
Ollama 安装与使用指南笔记
Ollama 安装与使用指南笔记 在探索大模型的道路上，Ollama 作为一款开源项目为我们提供了很大的便利。下面将详细介绍它的安装与使用，并补充一些常见问题及解决方法。 .tgz -o ollama-linux-amd64.tgz sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz 验证安装 启动服务后，可以通过ollama -v验证安装是否成功 模型操作命令 ollama serve：启动 Ollama 服务，是后续操作的基础。 ollama create：从模型文件创建模型，适用于自定义模型或本地已有模型文件的情况。 Mountpoint 字段，它指向卷在宿主机上的实际存储路径 docker volume inspect open-webui { "CreatedAt": "2023-10 智谱GLM-4-9B 支持 Ollama 部署 【工具篇】如何优雅地监控显卡(GPU)使用情况？
8.1K11编辑于 2024-12-31 - 来自专栏码匠的流水账
langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
序 本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j >dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId 为1.0.0-beta1 application.yaml langchain4j: ollama: chat-model: base-url: http://localhost :11434 model-name: deepseek-r1:8b controller @RequestMapping("/ollama") @RestController public 小结 langchain4j提供了langchain4j-ollama-spring-boot-starter，可以方便地通过ollama去访问deepseek。 doc langchain4j
63810编辑于 2025-02-25 - 来自专栏python3
自定义python模块路径
自定义python模块路径： 方法一： $ mkdir ~/.pip $ mkdir ~/.python $ vi ~/.pip/pip.conf [install] install-option=--
85100发布于 2020-01-09 - 来自专栏码匠的流水账
langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
序本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek步骤pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j langchain4j-spring.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j </groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version 为1.0.0-beta1application.yamllangchain4j: ollama: chat-model: base-url: http://localhost:11434 小结langchain4j提供了langchain4j-ollama-spring-boot-starter，可以方便地通过ollama去访问deepseek。doclangchain4j
1.5K00编辑于 2025-02-23 - 来自专栏NLP/KG
Linux下指定pip install安装路径、修改pip安装路径
Linux下指定pip install安装路径、修改pip安装路径 在Linux下直接用pip install packageName，有些文件会被放到根目录下，如果没有sudo权限的话，是会安装失败的 这个以后我们就需要指定安装的目录了。 需要注意的是，这个路径可能会因为操作系统版本、Python 版本、安装方式等因素而有所不同。 要修改pip安装目录，可以按照以下步骤操作： 在 Linux中，pip 的默认安装路径为 Python 的 site-packages 目录下。 具体来说，一般是在以下路径中： /usr/lib/pythonX.Y/site-packages/ 如果你不确定 pip 的安装路径，可以通过以下命令来查询，这个命令会显示 pip 的详细信息，其中包括 pip 安装的路径： pip show pip Name: pip Version: 23.3.1 Summary: The PyPA recommended tool for installing
5.7K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏指尖下的Android
JNI之路径初探---4
本篇文章讲解如何处理JNI下返回字符串乱码 JNI代码，图内有注释 JAVA代码 代码比较简单，也不再详细说明，适合有C、C++和JNI基础的同学学习。
39120发布于 2018-09-13 - 来自专栏菩提树下的杨过
langchain4j 学习系列(1)-ollama本地调用
langchain4j是比spring-ai更早出现的大模型相关工程开源框架，社区成熟，活跃度高。下面演示如何用langchain4j调用本地ollama 一、核心pom依赖 1 <! -- LongChain4j Ollama Integration --> 9 <dependency> 10 <groupId>dev.langchain4j</groupId> 11 <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId> 12 <version>1.1.0-rc1</version> 13 </dependency> 二、注入对应实例 ; @Value("${ollama.timeout:60}") private Integer timeoutSeconds; /** * 配置Ollama聊天模型 name: LongChain4j Study version: 1.0.0 description: LongChain4j学习项目 - 集成Ollama聊天示例 四、API
1.2K10编辑于 2025-10-16 - 来自专栏python3
查看Python安装路径
由于笔者自己经常忘记了如何查看Python的安装路径，又经常会用到Python的安装路径，因此记录一下，我们可以在命令行模式下输入： >>> import sys >>> sys.path ['', '
4.8K20发布于 2020-01-16
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