专注机器学习之路

【代码】250209-以Deepseek-R1-671B满血模型为例通过Python代码实现批量中止循环下载Ollama模型。

通过以上步骤，您即可将 Ollama 的模型存储路径更改为您指定的目录。请确保新的存储目录具有足够的存储空间，并且您具有对该目录的读写权限。：如果您之前已经下载了模型，需要将原始目录中的模型文件复制到新的存储目录。如果您希望更改模型的存储路径，可以通过设置环境变量。：完成上述步骤后，重启 Ollama 应用，使更改生效。在 macOS 上，Ollama 默认将模型存储在。：首先，确定您希望存储模型的目标目录路径，例如。同样，请根据您的实际路径进行替换。替换为您实际的目标路径。

Ollama通过命令行启动的方式，修改模型的默认路径

存储和管理高维向量数据。快速进行相似性搜索。结合嵌入模型，用于语义搜索、推荐等应用。如果你有更具体的需求或场景，可以进一步定制使用 ChromaDB 的操作。持久化：通过指定来保存数据到磁盘，并使用确保更新写入磁盘。增量更新：可以使用插入新数据，更新现有数据，或删除数据，增量更新不会影响已有数据。加载持久化数据：在应用启动时，通过指定路径加载已经保存的数据库集合。这种方式确保数据的持久性，并且支持高效的增量更新。

【代码】240922-Ollama使用Embedding实现RAG。

Windows 中的防火墙可能会阻止流量从 Windows 主机到 WSL2 的虚拟网络接口。如果可以正常连接，那么你可以重新启用防火墙，并创建一条允许访问端口。

【代码】240912-通过Ollama实现网站知识总结。

【代码】240901-基于Ollama的22行代码实现极简交互式RAG问答。

【代码】240909-ChuanhuChatGPT集成Ollama的环境配置。

【代码】240908-Python代码实现6种与DBGPT-Knowledge-API的交互方式。

【代码】240908-结合DBGPT与Ollama实现RAG本地知识检索增强。

【代码】240803-沉侵式翻译插件配置Ollama的API实现网页及PDF文档的翻译。