Ollama,专为在本地环境中运行和定制大型而设计的工具
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Ollama官网,专为在本地环境中运行和定制大型而设计的工具
什么是Ollama
Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口,用于创建、运行和管理这些模型,同时还提供了一个丰富的预构建模型库,可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama现在已经支持deepseekr1! Ollama官网:https://ollama.com/ github项目官网地址:https://github.com/ollama/ollama Ollama支持大模型列表:https://ollama.com/library 「deepseek部署教程软件下载及使用技巧大全」 链接:https://pan.quark.cn/s/d16b78f09b7e 推荐两个支持Ollama的ai客户端
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这里推荐两个比较好用的deepseekai客户端
1.CherryStudio
2.c
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CherryStudio是一款专为Windows、macOS和Linux用户设计的 多模型GPT客户端,旨在为用户提供无缝的AI体验。无论是开发者、设计师还是普通用户,CherryStudio都能满足您的多样化需求。
CherryStudio官网: https://cherry-ai.com/
CherryStudio如何配置deepseekapi:
ChatBox是一款开源免费跨平台的OpenAIAPI桌面客户端,支持Windows、macOS和Linux。它支持自定义KEY和APIHost地址,还能帮你在本地保存所有的聊天记录,并且可以管理多个会话,并设置不同的Prompt,让AI化身各种不同用途的多功能助理。
ChatBox官网:https://chatboxai.app/zh
ChatBox配置deepseek教程
下表所列模型价格以“百万tokens”为单位。Token是模型用来表示自然语言文本的的最小单位,可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总token数进行计量计费。
1.deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3;deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。
2.思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程,其原理详见推理模型。
3.如未指定max_tokens,默认最大输出长度为4K。请调整 max_tokens 以支持更长的输出。
4.关于上下文缓存的细节,请参考DeepSeek硬盘缓存。
5.表格中展示了优惠前与优惠后的价格。即日起至北京时间2025-02-0824:00,所有用户均可享受DeepSeek-V3API的价格优惠。 在此之后,模型价格将恢复至原价。DeepSeek-R1不参与优惠。
deepseek-reasoner的输出token数包含了思维链和最终答案的所有token,其计价相同。
扣减费用=token消耗量×模型单价,对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。当充值余额与赠送余额同时存在时,优先扣减赠送余额。
产品价格可能发生变动,DeepSeek保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值,定期查看此页面以获知最新价格信息。
DeepSeek-R1是一款强化学习(RL)驱动的推理模型,解决了模型中的重复性和可读性问题。在RL之前,DeepSeek-R1引入了冷启动数据,进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与OpenAI-o1表现相当,并且通过精心设计的训练方法,提升了整体效果。
DeepSeek-V3是一款拥有6710亿参数的混合专家(MoE)语言模型,采用多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,结合无辅助损失的负载平衡策略,优化推理和训练效率。通过在14.8万亿高质量tokens上预训练,并进行监督微调和强化学习,DeepSeek-V3在性能上超越其他开源模型,接近领先闭源模型。
在人工智能的浪潮中,Ollama的出现无疑带来了一场革命。这款工具平台以其开创性的功能,简化了AI模型的开发与应用,让每一位爱好者都能轻松驾驭AI的强大力量。
支持系统
Ollama支持多种操作系统,包括但不限于: macOS:适用于所有现代版本的macOS。 Windows:支持Windows10及更高版本。 Linux:支持多种Linux发行版,如Ubuntu、Fedora等。 Docker:通过Docker容器,Ollama可以在几乎任何支持Docker的环境中运行。 这种广泛的操作系统支持确保了Ollama的可用性和灵活性,使得不同环境下的用户都能轻松使用。 为了让AI帮助我们提高工作效率,首先需要部署我们的AI大脑Ollama,在Open-webui平台上使用ollama中下载的模型 Ollama是一款开源AI模型项目,Ollama旨在简化打包和部署AI模型的过程。 Ollama是一个开源的大模型管理工具,它提供了丰富的功能,包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama,你可以轻松地管理本地的大模型,提高模型的训练速度和部署效率。 其实仅靠Ollama即可完成与大模型交互的功能,OpenWebUI就是简化了用户的使用,让用户使用起来更方便了。 。本地语言模型执行:Ollamna使用户能够在本地运行大型语言模型,提供更快、更高效的处理能力。 •Llama2模型:用户可以利用Llama2语言模型,该模型提供先进的自然语言处理能力,适用于广泛的应用场景。 。模型定制:Ollama允许用户根据特定任务和需求定制和创建自己的语言模型。 。易于设置:该工具提供用户友好的界面,使用户能够快速启动并运行所选语言模型。 •平台兼容性:目前Ollama支持macos,确保与mnacOs系统的无缝集成。 如何使用Ollama 要开始使用Ollama,用户需要访问官方网站并下载该工具。下载并安装后,用户可以探索内置的语言模型或自定义和创建自己的模型。Ollama简化了在本地运行语言模型的过程,为用户在Al项目中提供了更大的控制和灵活性。无论是研究人员、开发者还是数据科学家,Ollamna都能赋子他们利用先进语言模型的落力,将AV应用提升到一个新的水平。 Ollama可用的模型 Ollama提供了多种模型,包括但不限于下表中的模型: Ollama不仅仅是一个AI和ML(MachineLearning)工具平台,它是技术社区中的一股清流,以其直观高效的工具,让AI模型的开发变得触手可及。无论是资深专家还是新手,都能在Ollama上找到自己的舞台。Ollama主要功能
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