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使用 Ollama 运行本地 LLM

在开始之前,让我们了解一下它是如何工作的:有多种工具可用于服务模式,Ollama 和 LM Studio 是广泛使用的工具:- Ollama 和(基于终端),请关注此博客这些模型服务应用程序可以从其提供商处下载开源模型,并允许您与这些模型进行交互。唯一值得注意的是,它运行在你的机器上,所以,你的机器应该有足够的资源(CPU、RAM、GPU)来运行这些模型所做的计算。1. 安装 Ollamacurl

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内网环境下如何快速下载大模型

下载单个文件到指定本地文件夹(以下载README.md到当前路径下“dir”目录为例)以DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF为例。打开某个目录 cmd 打开命令框,输入如下命令。下载完整模型库到当前路径下“dir”目录。安装ModelScope。

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#人工智能
使用 C# 以api的形式调用 DeepSeek

由于 DeepSeek 与 OpenAI 的 API 标准和库兼容,因此将 DeepSeek 集成到您的 C# 和 .NET 应用程序中变得轻而易举。无论您是构建聊天机器人、自动执行任务还是使用 AI 增强您的应用程序,DeepSeek 都能提供您成功所需的工具。安装包后,您可以创建一个聊天客户端来与 DeepSeek 的模型进行交互。设置好聊天客户端后,您现在可以调用 DeepSeek API

#c##microsoft#开发语言
本地 AI:如何使用 Ollama 和 OpenWebUI 实现无限制的 LLM 访问

通过利用 Ollama 和 OpenWebUI,您可以释放生成式 AI 的强大功能,同时保持对数据的完全控制并避免基于云的限制和成本。无论您是寻求更多灵活性的个人,还是寻求绕过限制性政策的企业,在本地设置 AI 模型都提供了一种无缝、经济高效的替代方案。使用正确的工具和设置,您可以毫不妥协地享受尖端 AI 的好处。

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#人工智能
无法打开与 Com1 的连接:7 种解决方法

Search automatically for drivers(自动搜索驱动程序。

#运维
到底了