网站建设估价一个企业为什么要建设网站

网站建设估价,一个企业为什么要建设网站,app软件做得比较好的公司,免费 搭建公司网站一、 为什么选择 Ollama#xff1f; 作为一名折腾过 HuggingFace Transformers、LangChain 的老鸟#xff0c;我深知本地部署大模型的痛苦#xff1a;显卡驱动冲突、依赖包版本地狱、动辄几十 GB 的权重文件下载…… Ollama 的出现#xff0c;简直是降维打击。 它将模型权…一、 为什么选择 Ollama作为一名折腾过 HuggingFace Transformers、LangChain 的老鸟我深知本地部署大模型的痛苦显卡驱动冲突、依赖包版本地狱、动辄几十 GB 的权重文件下载……Ollama 的出现简直是降维打击。它将模型权重、配置和推理引擎打包成一个“Modelfile”就像 Docker 镜像一样。你不需要写一行 Python 代码只需要一行命令 ollama run llama3就能在本地跑起 8B 甚至 70B 的大模型。它支持 CPU/GPU 混合推理对显存不足的个人电脑极其友好。二、 Ollama 下载安装教程Windows 篇Ollama 的官方服务器在海外国内直连下载经常出现速度极慢或连接中断的情况。为了方便大家这里提供最新版、经过毒霸安全认证的Windows 64位 安装包高速直链。1. 获取安装包⬇️ Ollama Windows 安装包 (高速镜像) 点击下载 Ollama 最新版安装包 (.exe)2. 安装步骤Windows 版的安装非常简单几乎是“傻瓜式”的但有一个细节需要注意。1.双击运行下载好的 ollama.exe。2.点击 Install。软件默认会安装到 C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Ollama。注意目前官方安装包暂不支持在 GUI 界面选择安装路径这是很多人的槽点但不用担心安装并不大占用空间的是模型文件我们后面可以通过环境变量修改模型路径。3.安装完成后Ollama 会自动在后台静默运行并在任务栏右下角出现一个小羊驼图标。3. 验证安装打开CMD (命令提示符)或PowerShell输入以下命令codeBashollama --version如果输出了类似 ollama version is 0.5.x 的版本号说明安装成功环境变量也已自动配置好。三、 快速上手运行你的第一个大模型安装好后我们来跑一个模型试试。目前最火的开源模型非 Meta 的Llama 3和阿里的Qwen (通义千问)莫属。1. 拉取并运行模型在终端中输入以下命令即可自动下载并运行运行 Llama 3 (8B 版本):codeBashollama run llama3运行 Qwen 2.5 (适合中文场景):codeBashollama run qwen2.5说明第一次运行会自动从镜像站拉取模型文件通常几 GB速度取决于你的带宽。下载完成后会自动进入交互式对话界面。退出对话输入 /bye 并回车即可退出。2. 常用命令速查表作为开发者这几个命令必须熟记命令描述示例ollama pull [模型名]仅下载模型但不运行ollama pull llama3ollama list查看本地已安装的模型列表ollama listollama rm [模型名]删除本地模型释放空间ollama rm llama3ollama serve启动 API 服务默认端口 11434ollama serve四、 进阶配置解决 C 盘爆满问题核心干货这是本篇Ollama 下载安装教程中含金量最高的部分。默认情况下Ollama 会把下载的动辄几十 GB 的模型文件存放在 C:\Users\你的用户名\.ollama\models。对于 C 盘只有 100G 的用户来说拉两个模型 C 盘就红了。解决方案通过环境变量更改存储路径。步骤如下关闭 Ollama在任务栏右下角右键点击 Ollama 图标选择 Quit Ollama必须彻底退出否则配置不生效。打开环境变量设置右键“此电脑” - 属性 - 高级系统设置 - 环境变量。新建系统变量在“系统变量”区域不是用户变量点击“新建”。变量名OLLAMA_MODELS变量值D:\AI_Models (这里填写你想存放模型的非系统盘路径)。重启服务重新双击 Ollama 启动程序。验证以后下载的模型就会自动存入 D 盘了再也不用担心 C 盘爆红。五、 开发者应用API 调用与 WebUI 集成Ollama 不仅仅是个聊天工具它更是一个标准的 API 服务端。1. 本地 API 调用Ollama 默认在 localhost:11434 开启服务。你可以用 Python 极其简单地调用它codePythonimport requests import json url http://localhost:11434/api/generate data { model: llama3, prompt: 用Python写一个冒泡排序, stream: False } response requests.post(url, jsondata) print(response.json()[response])这段代码意味着你可以把大模型接入到你自己的 ERP、网站或者自动化脚本中。2. 推荐 WebUIOpen WebUI如果你不喜欢黑乎乎的命令行想要类似 ChatGPT 那样的漂亮界面推荐安装Open WebUI需要 Docker。或者使用更轻量的Chatbox客户端直接在设置里将 API 地址填为 http://localhost:11434 即可连接。六、 常见问题排查 (Troubleshooting)Q1: 下载模型速度极慢经常超时A: 这是网络问题。可以尝试配置系统代理或者寻找国内的 Ollama 镜像源加速。当然确保你安装的是本文提供的高速安装包能解决软件本身的更新问题。Q2: 显存不足运行大模型卡顿A: Ollama 默认是 FP16 精度。你可以尝试下载量化版本Quantized比如 4-bit 版本。命令ollama run llama3:8b-instruct-q4_0。量化后的模型对显存要求大幅降低8G 显存就能跑得很欢。Q3: 能够对外网提供服务吗A: 默认 Ollama 绑定的是 127.0.0.1。如果想让局域网其他电脑访问需要设置环境变量 OLLAMA_HOST 为 0.0.0.0。七、 总结Ollama 是目前本地部署 LLM 的最优解没有之一。它屏蔽了底层复杂的 CUDA 和 PyTorch 依赖让开发者能专注于应用层的创新。通过这篇Ollama 下载安装教程你应该已经成功在 Windows 上跑通了第一个大模型并解决了模型存储路径的隐患。接下来无论是做 RAG知识库检索、做 Agent智能体还是单纯用来写代码Ollama 都是你得力的助手。附件下载Ollama Windows 官方最新版安装包 (高速直链)https://dubapkg.cmcmcdn.com/cs/257def/ollama.exe