Ollama WebUI 教程

Ollama WebUI 教程

ollama-webuiChatGPT-Style Web UI Client for Ollama 🦙项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/ollama-webui

1. 项目介绍

Ollama WebUI 是一个强大的、可自定义的Web应用程序界面框架。它专注于提供简洁且响应式的用户体验,适用于各种类型的Web应用。该项目基于现代前端技术构建,旨在简化开发流程并提升用户体验。

主要特性包括:

  • 可定制的主题
  • 多种组件,如导航栏、按钮、表单等
  • 移动优先的设计
  • 易于集成到现有项目中

2. 项目快速启动

安装依赖

确保已安装Node.js 和npm。接下来,克隆项目并进入项目目录:

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui.git
cd ollama-webui

然后安装所有依赖:

npm install

启动开发服务器

运行以下命令以启动本地开发服务器:

npm run serve

这将在你的浏览器中打开默认URL http://localhost:8080,显示Ollama WebUI的示例页面。

3. 应用案例和最佳实践

要将Ollama WebUI整合到你的项目中,你可以参考以下几个步骤:

  1. 引入CSS和JS文件到HTML模板:

    <link rel="stylesheet" href="path/to/ollama.min.css">
    <script src="path/to/ollama.min.js"></script>
    
  2. 使用提供的组件类名来样式化你的元素。

  3. 利用JavaScript API(如果有)增强交互功能。

最佳实践包括:

  • 遵循Ollama的布局和组件设计指南以保持一致性。
  • 为项目创建自定义主题,避免直接修改库源码。
  • 使用模块打包工具(如Webpack)优化生产环境的资源加载。

4. 典型生态项目

  • Vue CLI: Ollama WebUI 可以很好地与Vue CLI集成,利用其脚手架快速搭建项目。
  • Angular CLI: 对于Angular开发者,可以利用 Angular CLI 创建新项目,并引入Ollama WebUI作为UI框架。
  • React: 尽管Ollama不是专门为React设计的,但通过将组件作为React组件封装,依然可以顺利集成。
  • jQuery Plugins: 若项目中仍在使用jQuery,可以找到相应的jQuery插件与其配合。

以上就是关于Ollama WebUI 的简介和使用教程。更多详细信息,请参阅项目GitHub仓库中的README和其他相关文档。祝您开发愉快!

ollama-webuiChatGPT-Style Web UI Client for Ollama 🦙项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/ollama-webui

### 配置Ollama DeepSeek模型以利用GPU加速 #### 环境准备 对于最低配置,CPU需支持AVX2指令集,配备16GB内存以及至少30GB的存储空间;为了更佳性能体验,推荐使用NVIDIA GPU(如RTX 3090或以上型号),搭配32GB内存和不少于50GB的硬盘容量来满足项目需求[^1]。 操作系统方面兼容Windows、macOS或Linux平台,在这些平台上均能顺利开展工作。当计划采用Open Web UI作为界面交互方式时,则还需预先完成Docker环境搭建。 #### 安装与配置过程 确保已安装好上述提及的操作系统之一,并确认计算机硬件条件达到建议标准特别是具备合适的显卡设备之后: - **安装CUDA Toolkit**:由于要借助GPU实现运算速度提升,因此先访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),依据个人电脑的具体情况下载对应版本的CUDA驱动程序并按照指引完成整个流程。 - **获取cuDNN库文件**:接着前往相同网站寻找适用于所选CUDA版本号的[cuDNN资源包](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),解压后将其内含有的bin/include/lib三个目录下的全部内容复制到相应位置下以便后续调用。 - **建立虚拟环境**:考虑到不同项目的特殊性可能会引起Python解释器及其附带模块间存在冲突问题,故而提倡创建独立于全局站点之外的新区域专门存放此次实验所需的各类组件。可以运用`conda create --name ollama_env python=3.8`这样的语句快速构建起名为ollama_env的基础框架结构(这里假设选用的是Python 3.8.x系列)。 ```bash conda activate ollama_env ``` - **安装PyTorch及其他依赖项**:激活刚才新建好的专属领域后紧接着执行如下命令行脚本从而引入必要的第三方扩展件集合体,其中特别指定了torchvision/torchaudio两个子项目同时也明确了希望获得针对特定图形处理器优化过的二进制发行版形式(py3.8_cu117代表基于Python 3.8编译而成且适配Compute Capability 8.0及以上等级CUDA核心架构的产品线)。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` - **克隆仓库代码至本地机器上**:最后一步则是通过Git工具把官方维护着的目标源码同步过来供下一步操作之便。打开终端窗口输入下面给出的一串字符就能达成目的了。 ```bash git clone https://github.com/Ollama-Org/deepseek.git cd deepseek ``` 此时已经成功地将所有前置准备工作处理完毕,接下来就可以着手编写具体的应用逻辑部分啦! #### 启动服务 进入刚刚拉取下来的deepseek文件夹内部,参照README.md文档中的指导说明调整参数设定直至符合预期效果为止。通常情况下只需简单修改几处地方即可开启测试模式查看实际表现状况如何: ```bash python setup.py develop export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设定可见GPU编号, 若有多张可自行指定 python app/main.py --gpu-acceleration true ``` 这样就完成了从零开始一直到最终运行起来整个过程中涉及到的各项任务安排事项介绍。当然这只是最基础层面的内容概括而已,更多高级特性等待探索发现呢!
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