1.第一步选择语言 2.选择模型名称 2.1 查看模型名称 #模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct',cache_dir="/root/autodl-tmp/llm") 2.2 选择模型名称 2

【代码】LLama Factory 安装部署。

Spring AI 核心特性：1. 模型无关的抽象层- ChatClient：统一聊天接口- EmbeddingClient：统一向量接口- ImageClient：统一图像接口2. Prompt 管理- PromptTemplate：模板引擎- 支持变量替换和条件渲染3. 向量存储- PgVector、Redis、Chroma等- 统一的Document和VectorStore接口4. 函数调用

面向文本生成类任务的助手，例如撰写故事、文本分类、翻译等。

官方 Ollama Docker 镜像可以直接在Docker Hub上进行拉取。

面向文本生成类任务的助手，例如撰写故事、文本分类、翻译等。

1.第一次进来的时候以下模型是空的，所有要先安装模型插件。添加成功以后会显示模型列表。

首先，确保你的系统已经安装了 Docker Engine。

下载最新版本代码（如从。

目前测试下来系统工具还有欠缺，那么我们进入下一站，自定义工具。在dify市场中选择我们需要的工具，比如 硅基流动 的工具。回到之前的Agent 案例中。我们可以加入这个工具。