qq_49035156的博客

本文将介绍如何在本地部署Dify应用后，通过Python代码访问API并进行数据交互。

在这篇文章中，我们将探讨GLM4的参数配置，特别是量化类型，以及如何根据这些参数选择最适合你需求的模型。

这篇博客将详细介绍如何在 Windows 系统上部署 Dify，适合零基础用户。从 Docker 和 WSL 的安装配置开始，逐步指导用户设置 Git、Docker 环境以及 Dify 配置文件，解决可能遇到的端口冲突等问题，最终完成 Dify 的启动和测试。通过简明易懂的步骤，帮助用户在本地成功运行 Dify，实现模型供应商配置，让 Dify 项目在 Windows 平台上顺利上线。

在这篇文章中，我将指导你如何将Hugging Face的SafeTensors模型转换为GGUF格式，以便在ollama平台上运行。这个过程包括克隆llama.cpp仓库、设置Python环境、安装依赖包，以及执行转换脚本。

本文介绍了如何在本地部署Ollama大模型平台，并使用Python进行API调用。首先，从官网下载并安装Ollama，然后通过设置环境变量更改模型保存路径。安装后，通过命令行验证安装成功，并从模型库中选择并下载所需模型。接着，启动Ollama的服务器模式，并使用Python的`requests`库向服务器发送请求，获取响应。文中提供了详细的Python代码示例，展示了如何构建请求数据、发送POST请求并打印响应内容。通过这些步骤，用户可以轻松地在本地部署和使用Ollama大模型。

在这篇博客中，我们将探讨如何在ollama平台上运行Hugging Face的大语言模型。ollama是一个强大的工具，它允许我们轻松地部署和运行大型语言模型。以下是详细的步骤，帮助你从零开始，到成功运行模型。