ollama+LobeChat私有化部署踩坑记录

ollama+LobeChat不能上传文件--踩坑记录

下载ollama安装

使用魔法,去官网点击下载安装即可。安装好本地打开cmd,输入ollama会出现说明。
略。
ollama官网首页,右上角点击模型,选择最新的llama3.1:latest ,复制ollama run llama3.1:latest 到cmd,回车,就开始下模型到本地。下完就可以cmd进行交互聊天了。

ollama list可以查看下载的模型列表。

下载LobeChat安装

还是使用魔法,去LobeChat的github,看步骤,或者直接Docker安装,完成之后直接本地运行打开即可。略。

LobeChat上使用ollama模型配置

在LobeChat右上角选择设置语言模型。

踩坑的点是我明明本地下载好了ollama模型也在Lobe里面配置了,但是LobeChat聊天界面一直不能上传文件和图片,只能进行文字交互。

研究了半天,最后发现Lobe模型配置–ollama模型设置这里的模型名称和本地ollama list显示的模型名称不一样导致的,有大小写的区别。
需要在Lobe这里新建一个模型,名字和本地list改一致才可以进行设置。点击设置模型勾选文件上传就可以了。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

### 使用Ollama、DeepSeek和Dify进行私有化部署以创建自定义AI代理 #### 准备工作 为了成功地使用Ollama、DeepSeek以及Dify来构建一个私有的AI代理,需要先准备好环境配置。这通常意味着安装必要的软件包和服务,并确保计算机能够访问互联网以便下载所需的依赖项。 #### 配置Ollama服务 通过命令行工具执行特定指令可以启动并运行Ollama服务。一旦该服务被激活,在本地环境中就拥有了处理自然语言请求的能力[^1]。 ```bash # 假设这是从官方文档获取的初始化OLLAMA服务的命令 ollama_service_command --option value ``` #### 安装与设置DeepSeek大模型 继续在同一终端会话中操作,接下来要做的就是按照指导说明输入相应的命令字符串,从而完成DeepSeek大型预训练模型的加载过程。此步骤完成后,即实现了基于OLLAMA框架下的深度学习能力增强。 ```bash # 初始化DEEPSEEK模型实例化的命令示例 deepseek_model_init "path_to_config_file" ``` #### 构建应用逻辑-Dify平台集成 最后一步涉及到了应用程序层面的设计——借助于DIFY这样一个强大的开源LLM(大规模语言模型)应用开发平台来进行具体业务场景的应用搭建。它提供了丰富的特性集支持开发者高效实现想法中的智能交互流程设计;比如对话管理、数据检索增强等功能模块都极大地简化了复杂系统的建设难度[^2]。 ```python from dify import Application, IntentHandler app = Application() @app.intent('greeting') def handle_greeting(context): response_text = 'Hello! How can I assist you today?' context.reply(response_text) if __name__ == "__main__": app.run() ``` 以上代码片段展示了如何利用Python SDK快速建立一个简单的意图处理器,当接收到问候语句时返回友好回应给用户端。 综上所述,通过上述三个组件的有效组合,便可以在相对封闭的安全环境下建立起个性化的AI助手解决方案,满足不同行业领域内的定制需求。
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