ollama上传本地模型到仓库

最新推荐文章于 2025-04-22 10:57:08 发布
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文章标签： 人工智能
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版权

ollama如何上传本地模型到仓库

添加ollama的密钥

一定要添加ollama的密钥，不然上传的时候会报错

登录上之后找到设置
在这里插入图片描述
然后加入你电脑上的ollama的key
在这里插入图片描述

如何找到本地电脑上的ollama key

在这里插入图片描述

创建仓库

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这里填写模型的仓库的名字和模型说明

利用文件创建本地模型

先去下载模型文件，这里举例的是gguf的文件类型，我一般都是去huggingface那里下载模型
比如我下载的是multilingual-e5-large-q8_0.gguf
在这里插入图片描述
新建一个文件Modelfile
文件里面的内容是：FROM /multilingual-e5-large-q8_0.gguf

在这里插入图片描述

创建本地模型

在终端上执行命令

ollama create -f Modelfile xiaoming/multilingual-e5-large

xiaoming/multilingual-e5-large是代表模型名字，要用你前面创建的模型仓库的名字
Modelfile 是刚刚创建的文件

成功之后会发现，ollama list 已经有你创建的模型了
在这里插入图片描述

接着上传本地模型到远程仓库

ollama push xiaoming/multilingual-e5-large

成功之后就发现，远程仓库已经有了你刚刚上传的模型了
在这里插入图片描述

Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到ollama框架
walkskyer的博客
04-08 1万+
本教程详细介绍了如何将GGUF、PyTorch和Safetensors格式的模型导入到ollama框架中。通过一系列步骤，从环境准备、模型转换和量化，到最终的模型创建和运行，我们为开发者提供了一个清晰的指南。此外，我们还探讨了如何发布模型到ollama平台，使得模型可以被更广泛地分享和应用。ollama框架提供了一个灵活、高效的解决方案，帮助开发者在各种环境中部署和运行机器学习模型。无论您是想将现有模型快速部署到生产环境，还是希望探索新的模型架构，ollama都能为您提供所需的工具和资源。
【技术解密】Ollama：本地化运行大型语言模型的强大工具
海棠AI实验室
01-08 4600
在GitHub 2024年度报告中，一个名为Ollama的开源项目脱颖而出，吸引了广泛的关注。Ollama凭借其独特的功能和优势，在竞争激烈的AI领域中迅速崭露头角。本文将深入探讨Ollama，从其基本原理、与同类软件的比较、在各种应用场景中的实际案例等方面，全面剖析其功能和优势，并展望其未来发展趋势。Ollama以其简单易用、轻量级的特点在用户中获得较高评价，特别适合注重快速部署和易用性的开发者。LocalAI则提供更丰富的功能，适合需要更多定制化和多模型支持的用户。
为Ollama添加本地自定义（非官方仓库）模型详细教程
yulixixi的博客
12-23 1873
为docker内的Ollama添加本地自定义（非官方仓库）模型详细教程
ollama 上传本地离线模型
Qin9yun_的博客
09-19 1485
6、如果需要移除模型，移除模型方式为：ollama rm 《your model name》2、在模型文件夹创建一个名为Modelfile的txt文件。5、终端运行ollama list查看是否上传成功。3、编辑Modelfile.txt，输入。
Ollama 部署与基本应用
最新发布
qq_44710922的博客
04-22 295
在Ollama中，模型是指经过训练的人工智能算法，能够理解和生成自然语言。这些模型通常基于深度学习技术，如Transformer架构。Ollama支持多种开源模型，包括不同大小和用途的模型，如聊天、代码生成、文本摘要等。用户可以根据需求选择合适的模型进行部署和使用。
调用Ollama接口上传文件及交互教程
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-02 2369
Ollama 提供了强大的 API 接口，支持文本生成、多轮对话和多模态输入等功能。通过简单的 HTTP 请求，开发者可以轻松地与 Ollama 模型进行交互，实现丰富的应用场景。希望本文能帮助你更好地使用 Ollama API。
ollama上传文档构建本地知识库
计算机辅助工程
02-19 794
在构建基于 Ollama 的本地知识库时，你可以利用 Ollama 的强大功能来处理和存储文档，以便它们能够被用于问答系统、聊天机器人或其他需要文本分析的应用程序中。下面是一些步骤和示例，帮助你通过 Ollama 上传文档并构建本地知识库：步骤 1: 安装 Ollama首先，确保你的系统上安装了 Ollama。你可以从 Ollama 的 GitHub 页面 下载并安装它。步骤 2: 下载模型Ollama 支持多种语言模型，你可以选择一个适合你需求的模型。
ollama上传文档怎么使用
计算机辅助工程
02-19 416
‌创建本地模型‌：在终端上执行命令来创建本地模型。‌创建仓库‌：在Ollama中创建一个新的仓库，填写仓库的名字和模型说明。‌准备模型文件‌：下载你需要上传的模型文件。‌添加Ollama密钥‌：首先，确保你已经添加了Ollama的密钥，否则在上传时会报错。‌上传模型到远程仓库‌：使用命令ollama push xiaoming/multilingual-e5-large将本地模型上传到远程仓库。‌模型库支持‌：Ollama支持一系列模型，用户可以在Ollama.com/library上找到并下载这些模型。
【AI从入门到入土系列教程】Ollama教程——进阶篇：【自定义模型】如何将模型高效导入到ollama框架
TianYa707722173的博客
04-24 5177
【AI从入门到入土系列教程】Ollama教程——进阶篇：【自定义模型】如何将模型高效导入到ollama框架引言导入GGUF模型准备工作步骤1：编写Modelfile步骤2：创建Ollama模型步骤3：运行模型发布模型（可选 – 早期Alpha版）准备工作发布流程量化参考结语附录：常见问题解答本教程详细介绍了如何将GGUF、PyTorch和Safetensors格式的模型导入到ollama框架中。通过一系列步骤，从环境准备、模型转换和量化，到最终的模型创建和运行，我们为开发者提供了一个清晰的指南。
ollama本地模型仓库
01-31
### 设置和使用Ollama本地模型仓库 #### 安装OLLAMA环境 为了能够运行大型语言模型（LLM），如`llama2-chinese`，首先需要安装Ollama软件包。这通常涉及下载官方提供的安装文件，并按照给定指令完成安装过程[^1]。 ...
超级详细的 Ollama 搭建本地 DeepSeek大模型
IT小郭的技术博客
03-05 985
Ollama 是一个开源项目，专注于帮助用户本地化运行大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单易用的框架，让开发者和个人用户能够在自己的设备上部署和运行 LLMs，而无需依赖云服务或外部 API。这对于需要数据隐私、离线使用或自定义模型调整的场景非常有用
Ollama本地部署大模型，如何上传文本文件进行识别？
qq_44964344的博客
08-29 1709
跟着网上的指引，实现了用ollama部署了本地大模型，llama3和qwen2（gguf），UI用的chatbox，但上传本地文本时说“不支持”。我的环境是surface pro平板电脑，windows系统。请问大家，问题在哪？如何支持本地文本文件上传？
ESP8266加LED做一个闪光灯
weixin_45442198的博客
06-25 2505
代码如下（示例）：/* 文件名称：blink.ino 功能：ESP8266闪灯示例*/ #define PIN_LED 5 //5是端口D1 #define KEY_FLASH 13void setup() { //设置PINLED为输出模式 pinMode(PIN_LED, OUTPUT); //初始关闭LED灯 di
使用Ollama部署非官方仓库模型（Windows）
qq_26042191的博客
07-22 1662
执行完成后会在模型目录生成一个ggml-model-f16.gguf文件*执行完成后在模型目录会生成ggml-model-Q4_K_M.gguf文件。我这边在的是llama-b3291-bin-win-noavx-x64，下载完成后在当前目录的路径输入cmd,进入命令行。这样一个自定义的模型就使用Ollama运行起来啦。到GitHub上下载发布的版本，也可以本地编译。为例，按照下载步骤使用git拉去模型到本地。依赖安装成功后开始转换模型这里以魔塔上的。创建ollama可以运行的模型。
Ollama
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-05 5750
安装使用 Ollama 客户端 Model library 自定义一个模型 从 GGUF 导入 从 PyTorch 或 Safetensors 导入 自定义一个 prompt CLI Reference 创建一个模型 拉取 model 删除一个 model 复制模型 多行输入 多模态模型 传递prompt 作为参数 列出你电脑上的模型 开始 Ollama 构建 运行本地 builds REST API 生成响应 和一个模型对话 使用 Ollama Python Library 安装 使用 流式响应 REST
使用Ollama本地部署Llama 3.1大模型
xzp740813的博客
08-09 2415
Llama 3.1 介绍2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。
【亲测管用】Windows11 部署Maxkb + 本地Ollama
08-09 7889
maxkb：https://maxkb.cn/ ollama: https://ollama.com/download/windows直接install就好，默认是安装到C盘里面的。 安装好之后会显示在 直接打开cmd黑窗口，输入命令即可查看。 2.3 设置模型位置 默认安装的是C盘里面，可以设置模型的安装位置。OLLAMA_MODELS 设置好路径之后，一定要重新启动重启，才能生效。本地下载好ollam之后，通过 http://localhost:11434/ 是可以直接访问的，但有些小伙伴通过
Win10本地部署Ollama + AnythingLLM+nomic-embed-text 读取本地文档构建私有知识库
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5、安装AnythingLLM工具后打开初始化界面，会进入到配置页面，在【LLM Preference】选项卡中，选择Ollama，然后配置【http://127.0.0.1:11434】、选择运行的大模型【qwen:4b】，token填【8192】6、下一步是配置【Embedding Preference】选项卡中，一样选择 Ollama，然后配置【http://127.0.0.1:11434】、选择运行的大模型【nomic-embed-text】，length填【512】
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Ollama仓库创建于 2023年6月26日，截至2024年8月，Ollama 经过了一年多的发展。相信在不久的未来，将会在越来越多的边缘端产品中看到大模型的身影。什么是 Ollama？正如 Ollama 官方仓库所说：本地启动并运行大型语言模型。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以通过一条命令轻松启动和运行开源的大型语言模型。它提供了一个简洁易用的命令行界面和服务器，专为构建大型语言模型应用而设计。
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