Ollama及其Open-WebUI部署更新
启动、关闭ollama。
使用SpringAI快速实现离线/本地大模型应用
使用Spring AI进行离线大模型平台的搭建又快又简单，智能对话、图片识别、文生图、图生图样样都不错。为Spring AI点赞，向ollama与各种开源大模型致敬！
本地搭建AI开发平台Dify并使用Ollama添加大语言模型保姆级教程
本篇文章介绍如何将Dify本地私有化部署，并且接入Ollama部署本地模型，实现在本地环境中部署和管理LLM，再结合cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify。
从零到一：如何用Ollama和OpenUI构建强大的AI模型库
在这篇文章中，我将分享如何在Windows上使用Ollama和OpenUI搭建开源大模型平台的步骤，并介绍我所部署的几个模型及其擅长的领域。
Open-WebUI
【代码】Open-WebUI。
大模型笔记01--基于ollama和open-webui快速部署chatgpt
近年来AI大模型得到快速发展，各种大模型如雨后春笋一样涌出，逐步融入各行各业。与之相关的各类开源大模型系统工具也得到了快速发展，包括 ollama 和 open-webui 这样的项目。本文基于 ollama 和 open-webui，快速运行大模型并提供对应的web交互界面，让每个关注AI大模型的
ollama安装(ubuntu20.04)
本文指导Ollama的安装过程。
本地安装Ollama+WebUI
本地安装Ollama和WebUI
docker 本地部署大模型（ollama）
此处由于挂载目录使用了相对路径，所以本地文件夹位于 /var/lib/docker/volumes/ollama而非运行命令的相对路径测试 api。
ubuntu下open-webui + ollama本地大模型部署
业余兴趣，部署下最近很火的LLM大模型玩玩，现在市面做这种大模型部署的快速应用还是挺多的，比如下面这些。这里介绍采用nvidia gpu，基于ubuntu docker环境下的open-webui + ollama本地大模型部署过程。
【AI大模型】Ollama+OpenWebUI+llama3本地大模型
本教程主要关于开源AI大模型部署在个人电脑上，能够让用户轻松在本地运行大模型，这里的本地既可以指完全杜绝网络的个人PC，也可以指能够进行网络连接的PC
私有化部署 Dify+Ollama并使用qwen2快速搭建 AI 应用
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
用Ollama 和 Open WebUI本地部署Llama 3.1 8B
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在自己的硬件环境中轻松部署和使用大规模预训练模型。Ollama的主要功能是在Docker容器内部署和管理大型语言模型（LLM），使得用户能够快速地在本地运行这些模型。它简化了部署过程，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型
ollama，springAi实现自然语言处理
ollama，springai
ollama集成open-webui本地部署大模型应用
详细介绍如何利用ollama集成open-webui本地部署大模型应用
企业本地大模型用Ollama+Open WebUI+Stable Diffusion可视化问答及画图
1. Ollama 管理和下载各个模型的工具2. Open WebUI 友好的对话界面3. Stable Diffusion 绘图工具4. Docker 部署在容器里，提高效率
SpringAI+Ollama三部曲之一：极速体验
准备好linux和docker，随本文用最短的时间最少的步骤体验java版本的大模型应用
win10环境配置ollama-ui运行llama3模型
ollama的安装及llama3中文模型的安装，以及ollama-ui和sddle项目的作用
Mac环境下ollama部署和体验
安装ollama以及相关的基本操作
【大模型】Ollama+open-webui/Anything LLM部署本地大模型构建RAG个人知识库教程（Mac）
如果需要，可以使用AnythingLLM的开发者API进行自定义集成，以满足特定的业务需求。
- 1
- 2
