ollama 配置模型在其他机器上使用 ollama访问服务失败 访问不通ollama启动的模型 ollama请求失败

1. 测试启动好的服务是否可用:

# ip改为 启动服务那台机器ip

    curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

# 或者telnet

   telnet ip:port

# curl请求:把localhost改为 启动的大模型服务那台ip

curl http://localhost:11434/api/generate     -X POST     -d '{"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": "Hello, how are you?"}'    -H 'Content-Type: application/json'

 2. ubuntu 放行端口

     #查看放开列表: ufw status

    # 放行端口  ufw allow 11434

3. ollama配置修改,非本机访问放行

   3.1 修改配置地址:                     

 3.2 如图添加一行参数即可:

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

3.3 刷新配置

      systemctl daemon-reload

3.4 重启

       systemctl restart ollama

4.如果你得还没有解决,重复排查。或者使用的阿里云服务,需要阿里云控制台也开下端口。

### 配置 Dify 和 Ollama 模型 为了成功配置并运行 Dify 和 Ollama 模型,需按照以下方法操作: #### 一、进入配置界面 访问需要配置的应用提示词编排页面,在供应商选项中选择 Ollama 下的 `llava` 模型[^1]。此过程通常涉及登录到支持该功能的服务平台,并导航至模型管理或集成部分。 #### 二、理解参数意义 当面对较多参数时,如果计划对其进行微调,则必须清晰掌握每个参数的具体作用[^2]。这一步骤对于优化模型性能至关重要。以下是几个常见的关键参数及其可能的影响范围: - **温度 (Temperature)**:控制输出随机性的程度。较低值会生成更可预测的结果;较高值则增加多样性。 - **最大长度 (Max Length)**:定义生成序列的最大令牌数。调整这一数值可以根据实际需求平衡响应详尽度与计算效率。 - **重复惩罚 (Repetition Penalty)**:减少相同单词反复出现的概率,从而提升回复的新颖性和流畅感。 #### 三、完成基础设定 在明确了上述各项指标之后,依据项目具体情况合理填写这些字段的内容。一旦所有必要信息都被正确输入完毕,保存更改即能激活所选方案供后续测试或者正式部署使用。 #### 四、验证与迭代改进 初次设置完成后,应当通过一系列实验来评估当前状况下系统的运作效果。如有不足之处,再返回修改相应部位直至达到满意标准为止。 ```python # 示例 Python 脚本用于展示如何连接 API 并发送请求给已配置好的服务端口 import requests url = "http://localhost:11434/api/generate" payload = { 'model': 'llava', 'prompt': '你好', 'parameters': {'temperature':0.7,'max_length':50} } response = requests.post(url, json=payload) print(response.json()) ``` 以上代码片段展示了怎样利用 HTTP POST 方法向本地运行着 Ollama服务器发出询问指令,其中包含了指定使用模型名称以及定制化的一些行为准则作为附加数据一同传递过去。
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