内网安装linux部署ollama、docker
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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第4章 - Python项目实战之网络机器人
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DeepSeek本地部署与知识库搭建[源码]
本文详细介绍了DeepSeek的本地化容器化部署方法,包括Windows、Mac和Linux系统的部署步骤,以及知识库的搭建与SpringAI接入。文章涵盖了Ollama的安装与配置、模型选择与测试、内网迁移与离线部署等内容。此外,还介绍了个人与组织知识库的搭建方法,包括AnythingLLM和Open WebUI的使用,以及Docker Compose编排和代码接入的实现。最后,提供了容器化基础和单机服务编排的入门指南,适合需要本地化部署DeepSeek和搭建知识库的开发者参考。
N1飞牛NAS部署New-API[项目代码]
本文详细介绍了如何利用N1飞牛NAS在五分钟内快速部署New-API,实现本地AI模型与云端API的统一接口中转。New-API作为大模型API聚合网关,能够将各种渠道(如Ollama、OpenAI等)统一接管并转换为标准OpenAI格式,方便下游应用接入。文章从准备工作开始,逐步指导读者完成Docker一键部署New-API、配置Ollama渠道、创建令牌测试以及通过cpolar实现公网访问的全过程。最终,读者可以搭建一套专属的AI接口中转站,实现本地模型的公网调用,提升模型管理与分发效率。
本地AI笔记Blinko部署与远程访问[项目源码]
本文详细介绍了如何在本地Linux服务器(Ubuntu系统)上使用Docker Compose一键部署开源AI笔记工具Blinko。Blinko支持Markdown格式、AI辅助创作、RAG技术精准检索等功能,本地部署可保障数据隐私。但默认仅限局域网访问,为解决此局限,文章进一步说明了如何安装cpolar内网穿透工具,通过配置随机公网地址或固定二级子域名(需升级套餐),实现跨网络、跨设备随时随地远程访问Blinko笔记。整个过程无需公网IP或云服务器,兼顾了数据主权与使用灵活性,适合学生、职场人士和创作者进行知识管理。
OpenWebUI与cpolar内网穿透[源码]
OpenWebUI是一款开源工具,可将本地AI模型转化为可视化界面,支持多模型接入和知识库管理,提供类似ChatGPT的交互体验。文章详细介绍了OpenWebUI的功能、部署方法、接入DeepSeekR1-671B大模型的步骤,以及如何利用cpolar内网穿透技术实现远程访问。通过OpenWebUI和cpolar的组合,用户可以在任何地点安全地使用本地AI模型,提升工作效率和协作体验。
Claude+Deepseek一键部署脚本
一键部署!避免复杂的安装和环境配置步骤,方便小白极速入门Claude+Deepseek
Cherry Studio
Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端,适用于 Windows、Mac 和 Linux 系统。
Docker+Ollama部署大模型[项目代码]
本文详细介绍了如何在Linux服务器上使用Docker和Ollama部署本地大模型的全过程。从Docker的安装配置开始,包括不同Linux系统的安装命令,到Ollama的容器化部署和模型下载。文章还提供了多种调用方式,如PostMan接口测试、Python代码调用以及SpringBoot+Vue的集成方案,并特别说明了如何优化容器配置以支持多请求并行处理。最后,作者强调了根据服务器性能选择合适的模型的重要性,并提供了性能调优参数建议。
Docker部署Ollama模型[可运行源码]
本文详细介绍了如何在本地使用Docker和Ollama部署大模型,并支持NVIDIA GPU加速。首先需要安装Ubuntu WSL2作为Linux环境,然后配置NVIDIA Container Toolkit以使Docker能够调用GPU。文章提供了完整的安装流程和可直接使用的docker-compose.yml配置,包括验证GPU支持、安装Toolkit、配置Docker等步骤。此外,还介绍了如何安装Ollama Desktop进行模型测试,以及如何通过Docker部署Ollama并测试API调用。最后总结了整个流程,帮助用户在Windows上实现Docker加GPU运行大模型的目标。
Linux安装ollama方法[代码]
本文详细介绍了在Linux服务器上安装ollama的四种方法。首先是通过官网指令直装,但由于防火墙限制导致下载速度慢且易断开;其次是通过官方压缩包手动安装,包括下载、解压、移动文件及验证步骤;第三种方法是通过Docker安装,但因网络问题未能成功;最后采用本地上传服务器的方式,包括下载压缩包、上传到服务器、解压安装及验证。文章总结了不同方法的适用场景,建议网络环境良好时使用官方直装命令,网络不佳时可尝试换源或本地上传。
多平台环境下DeepSeek模型部署指南:Ollama本地、移动端及WebUI部署方案详解
内容概要:本文详细介绍不同平台上 DeepSeek 大规模预训练模型的部署方法。包括基于Ollama的本地部署,涵盖MacOS, Linux, Windows上从安装Ollama环境到通过命令行拉取DeepSeek模型的详细步骤,并支持在终端与之交互。针对手机用户的 iPhone 和 Android 分别提供了使用快捷指令及 Termux 实现的特定操作流程;对于Web应用,介绍使用 Open WebUI 组件,利用Docker容器化环境集成和管理模型的方式,让用户体验到通过浏览器即可访问并使用DeepSeek的强大能力。 适用人群:适用于有兴趣在个人设备上部署深度学习模型,或者计划将AI聊天机器人应用于业务流程的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:无论是研究人员还是开发者都能根据此文快速地将最新的AI研究成果转化成实际应用,为各种计算设备提供强大的NLP服务能力,从而提升工作效率或改善用户体验。文中提供的指导不仅可以帮助用户掌握如何有效配置不同的硬件设施来支持大型模型运作,也能加深对模型内部工作机制的理解。 其他说明:所有步骤都尽可能保持了简单明了的原则,并且给出了明确的操作命令和官方网址,方便用户查询最新资讯和支持资料,确保部署顺利进行。
Docker安装Ollama指南[源码]
本文详细介绍了如何在Docker环境中安装Ollama并下载模型。首先,确保系统已安装Docker,并提供了Ubuntu系统的安装命令。接着,从Docker Hub拉取Ollama镜像,并创建目录及设置权限。对于需要使用GPU的用户,文章详细说明了如何安装NVIDIA驱动,包括检查显卡识别、禁用开源驱动、安装NVIDIA驱动及验证驱动安装。此外,还介绍了如何配置Docker以支持GPU,并提供了创建CPU容器和GPU容器的具体命令。最后,文章指导用户如何下载模型、验证模型运行以及常用管理命令,并提醒用户注意模型文件的存储位置和硬件要求。
本地部署DeepSeek-R1(Ollama+Docker+Dify知识库)ubuntu
本地化部署deepseek安装操作流程。
Ollama安装Qwen3指南[源码]
本文详细介绍了如何使用Docker安装Ollama并部署Qwen3系列模型。首先,需要准备Linux系统(推荐Ubuntu)并安装Docker,推荐使用GPU支持以运行大模型。接着,通过Docker拉取Ollama镜像并启动容器,检查服务状态确保Ollama成功启动。然后,可以通过Ollama社区自动拉取Qwen3模型或手动部署,包括下载模型、构建GGUF或GGML格式、创建Modelfile以及加载模型。最后,介绍了如何通过CLI或API使用模型,并提供了查看所有模型的命令。对于高级用户,还提供了手动部署Qwen3的详细步骤,包括模型转换和配置。
Ollama本地部署指南[源码]
本文详细介绍了Ollama大语言模型本地部署工具的安装与使用方法。Ollama是一个开源工具,支持Windows、macOS和Linux系统,简化了本地运行和管理大语言模型的流程。文章提供了各系统的安装步骤,包括Windows的安装包下载与运行、macOS的拖拽安装以及Linux的一键脚本安装。此外,还介绍了Docker安装方式,适合容器环境用户。安装后配置建议包括修改模型存储路径、配置远程访问等。文章还提供了验证安装成功的方法和常见问题解决方案,如下载速度慢、安装失败等。最后,介绍了如何将Ollama安装到非C盘以及查看本地已安装模型的方法,包括使用ollama list命令、查看模型存储目录、通过API查询和使用图形界面工具。
Ollama本地部署大模型[代码]
本文详细介绍了如何在本地机器上使用Ollama部署和运行大模型,包括Mac、Windows和Linux系统的安装步骤,以及Docker部署的简化方法。文章还涵盖了Ollama的常用命令、模型库的使用、自定义模型的导入、API服务的搭建,以及如何通过Open WebUI实现可视化操作。此外,还提供了模型量化的方法和OneAPI集成的指导,帮助用户从零开始掌握Ollama的使用,实现本地大模型的自由部署和运行。
Docker+Nginx+Ollama项目部署[可运行源码]
本文详细介绍了如何将基于Ollama+Vue+SpringBoot的前后端分离项目通过传统打包方式部署到Nginx服务器。内容包括服务器目录结构创建、前端Vue项目打包(生成dist目录并复制到服务器)、后端Spring Boot项目打包(生成JAR文件并复制到服务器)、Nginx配置(前端静态资源代理和后端API代理)、启动Nginx容器(包含端口映射和目录挂载)、启动后端服务(使用nohup命令)、验证部署(检查容器运行状态和接口响应)、解决Linux服务器未部署Ollama的问题(通过Docker容器化部署Ollama并拉取模型)、更新部署(前端和后端的更新步骤)等。整个过程涵盖了从项目打包到最终验证的完整流程,适合需要手动部署前后端分离项目的开发者参考。
Ollama本地部署大模型指南[代码]
本文详细介绍了如何在本地机器上使用Ollama部署和运行大模型,包括Mac、Windows和Linux系统的安装步骤,Docker部署方法,以及Ollama的常用命令和模型库的使用。此外,还介绍了如何通过Modelfile自定义模型,实现模型量化和API服务,以及如何集成Open WebUI提供可视化界面。文章最后提供了docker-compose一键整合安装包的福利,帮助用户快速启动Ollama和Open WebUI。Ollama作为一个便捷的大模型部署工具,降低了技术门槛,使用户能够专注于模型的应用。
Docker部署DeepSeek模型[项目代码]
本文详细介绍了在Rocky-Linux-9.5或Ubuntu22.04.5系统上通过Docker部署ollama,并拉取deepseek-r1:7b模型的完整步骤。内容包括Docker的安装与配置、ollama服务的部署、防火墙策略的设置、Dify平台的集成以及知识库的创建与配置。文章还提供了硬件要求建议和常见问题的解决方案,适合初学者按照步骤操作,实现本地私有化部署DeepSeek模型的目标。
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