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docker部署qwen

回答

以下是关于 Docker 部署相关问题的综合回答：

容器编排模板： 容器编排模板是一种配置文件，用于在 Docker 中部署和管理多个容器，可一键部署复杂环境，无需手动配置细节，如配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。

使用 Docker 部署 COW 组件的原因： Docker 提供隔离运行环境，确保应用在任何环境稳定运行，简化安装和配置过程，保证环境一致，便于管理和维护。

配置多个前缀触发机器人回复的原因： 配置如“bot”、“@bot”等多个前缀，能确保机器人只在特定情况回复，避免群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。

扫码登录失败的解决办法：

  1. 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应容器，点击“重启”。
  2. 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。
  3. 重新扫描二维码：等待容器重启后，重新扫描日志中生成的二维码。

费用相关： 使用 AI 微信聊天机器人的费用实际上不高，极简未来平台按使用量收费，对一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间，且平台提供每天签到免费领积分福利，进一步降低使用成本。使用极简未来平台创建 AI 机器人的具体费用未明确给出。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

[title]零基础模板化搭建AI微信聊天机器人[heading1]1.纯GPT大模型能力的微信聊天机器人搭建[heading2]疑问解答A5:容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了COW组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件？A6:Docker提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？A7:配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办？A8:如果扫码登录失败，可以尝试以下步骤：1.重启Docker容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。2.检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。3.重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。Q9:使用这个AI微信聊天机器人会不会很贵？A9:实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。Q10:使用极简未来平台创建AI机器人的费用是多少？

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

登录宝塔面板后，接下来需要在宝塔面板当中的来可视化的控制云服务器，在上面部署docker容器，启动COW项目与微信取得关联。chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉，可选择GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI/ChatGLM/月之暗面，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。我们用这个方式来与微信进行链接。点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮项目模板代码示例如下：将上面编译好的内容复制进来在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定现实运行成功点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。然后点击“wc-andy-ai-bot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到WeChat login success，就成功将Bot接入微信中了。

安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

[title]安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接GPT大模型的微信聊天机器人[heading2]疑问解答A5:容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了COW组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件？A6:Docker提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？A7:配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办？A8:如果扫码登录失败，可以尝试以下步骤：1.重启Docker容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。2.检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。3.重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。Q9:使用这个AI微信聊天机器人会不会很贵？A9:实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。Q10:使用极简未来平台创建AI机器人的费用是多少？

其他人在问
我在MacBook用docker安装的dify，以app形式安装的ollama，但在dify设置ollama的api时候，总是报错。如何解决
根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。
2024-04-19
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
Qwen 多模态模型哪一个最顶？
目前阿里发布的 Qwen 多模态模型中，Qwen2.5VL 较为突出。它可处理长达数小时的视频，并在电脑上执行自动化任务。提供 3B、7B、72B 三种规模，旗舰版对标 GPT4o、Claude 3.5 Sonnet。具备全文档解析能力，支持手写、表格、图表、化学公式等多场景识别，还可操作电脑或手机界面，执行自动化任务，如点击按钮、填表等。详情可参考：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/qwen25vl285cee 。此外，Qwen2.5Max 也是阿里通义千问的大型专家模型（MoE），基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验方式包括支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等，详情可参考：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5max/ 、https://chat.qwenlm.ai 、https://alibabacloud.com/help/en/modelstudio/gettingstarted/firstapicalltoqwen?spm=a2c63.p38356.helpmenu2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE 、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5MaxDemo 。
2025-03-25
qwen
Qwen 2 已开源，具有以下特点和优势： 1. 提供 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 2. 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 3. 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 4. 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct），72B 和 7B 可处理 128k 上下文，57BA14B 可处理 64k 上下文，0.5B 和 1.5B 可处理 32k 上下文。 5. 相比 2 月推出的通义千问 Qwen1.5，实现了整体性能的代际飞跃。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，Qwen272B 整体性能相比 Qwen1.5110B 又取得了大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 Qwen2 系列模型的性能突破具有重要意义： 1. 在中国大模型领域，开源模型显示出超越最强闭源模型的势头。 2. 中国的开源大模型，从性能到生态都具备了媲美美国 Llama3 的能力。 通义千问大模型的持续优化和进步，主要依赖强大的大模型研发能力、领先的基础设施能力以及开源社区的充分支持。阿里云是全球唯一一家积极研发先进 AI 模型并且全方位开源的云计算厂商。 体验 Qwen2 系列模型的途径： 1. 已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。 2. Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址：。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 此外，玉宝搞过一个 LLM 的在线评估，里面可以看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可以和 QWEN2 对比，网址为：https://www.llmrank.cn/ 。除了美国 Llama 开源生态之外，通义千问已成为全球开发者的另一主流选项。
2025-03-10
qwen.chat
以下是关于 Qwen 的相关信息： 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到了 Qwen 的相关模型，如 Qwen14BChat、Qwen72BChat。 1 月 28 日的 Xiaohu.AI 日报中，大年三十发布了 Qwen2.5Max 模型，这是通义千问推出的大型专家模型（MoE），通过 SFT 和 RLHF 策略后训练，性能与顶尖模型竞争，在多个基准测试中超越了 DeepSeek V3，引发了 AI 社区对大规模专家模型的高度关注。相关链接包括： Blog: Qwen Chat: （选择 Qwen2.5Max 模型） API: HF Demo: 1 月 28 日的 Xiaohu.AI 日报中还提到阿里云发布了 Qwen2.5VL：新一代视觉语言模型。
2025-02-21
Qwen 2.5 max 如何访问
Qwen 2.5 Max 可以通过以下方式访问： 1. 目前，Qwen 2.5 Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。 2. 同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen 2.5 Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 此外，您还可以通过以下链接获取更多相关信息：
2025-02-13
我想利用现有的20万条政务相关数据，基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型，该如何做，请给出具体实现流程，谢谢！
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程： 1. 数据准备：对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载：选择 qwen2.5 70B 大模型，并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署： 启动 OpenAI 兼容的 API 服务，根据硬件配置设置相关参数，如 tensorparallelsize（设置使用的 GPU 数量）、maxmodellen（定义最大输入序列长度）、maxnumbatchedtokens（设置 Chunked Prefill 的块大小）、maxnumseqs（限制并发处理的序列数量）。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互：可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互，对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。 5. 模型训练：模型训练是一个复杂且计算量极大的过程，需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是，构建大模型是一个复杂的任务，需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中，可能会遇到各种问题，需要不断调试和优化。
2025-02-06
如何本地部署大模型，如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容： 本地部署大模型的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 以 SDXL 为例的本地部署步骤： 1. SDXL 的大模型分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤： 1. 下载并安装 Ollama，点击进入根据电脑系统下载 Ollama：https://ollama.com/download ，下载完成后，双击打开，点击“Install”，安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行，粘贴进入，点击回车，等待下载完成。 总的来说，部署大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
本地部署
SDXL 的本地部署步骤如下： 1. 模型下载：SDXL 的大模型分为两个部分，第一部分 base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对文生图生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型可通过关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取云盘下载链接。 2. 版本升级：要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，需在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型：将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用：完成上述步骤后启动 webUI，即可在模型中看到 SDXL 的模型。正常使用时，先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数（如尺寸设置为 10241024）进行生成。然后将图片发送到图生图当中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点再次点击生成。 5. 插件辅助：若觉得操作麻烦，可在扩展列表中搜索 refine 安装插件并重启，启用插件后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 另外，关于本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG，步骤包括导入依赖库（如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）、从订阅源获取内容（通过指定函数从 RSS 订阅 url 提取内容，并将长文本拆分成较小的块附带相关元数据）、为文档内容生成向量（使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储），最终实现 RAG。
2025-04-13
我有秋叶整合包，然后需要怎么搭建本地部署？
以下是使用秋叶整合包搭建本地部署的步骤： 1. 下载整合包：可以从。 2. 复制启动器到下载仓库的目录下。 3. 打开启动器，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。 4. 准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 5. Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同时注意插件的更新。 在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 具体安装方法： 1. 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘（避免 C 盘被占满），点击确定。 5. 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，选择桌面快捷方式，方便下次进入。 7. 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”，在显存优化里，根据自己电脑的显存选择。 8. 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管，等待 SD 的主界面在网页上自动弹出。如果出现报错，可以回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。
2025-04-12
如何部署自己私人AI
部署自己私人 AI 可以参考以下几种方式： 通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人： 1. 在宝塔面板的终端安装相关命令，这些命令位于/root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行的容器数量，若 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉后面的:8888），进入后邮箱密码随便填，建立知识库并进行设置。 4. 选择模型，国内模型有免费额度可选，如智谱 ai，获取钥匙并复制保存，创建应用进行测试和发布。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人： 1. 将 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 若有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，将 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key；若没有，保持 Ai_Lock 为 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击运行。 5. 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信，等待系统自动初始化必备文件。 6. 运行成功后，用“大号”给机器人发消息，拿到 wxid 并返回替换。 7. 添加完后，用小号登录，大号可对小号发号施令。 部署和训练自己的 AI 开源模型： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-11
DEEP SEEK 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)
以下是关于 Deep Seek 本地部署（Olama + ChatBox）+私有知识库（cherrystudio）的相关内容： 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商，配置 Ollama 相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化，导入成功后设置系统模型设置，然后返回知识库创建知识库。 进入数据集，导入文件（可设置文件夹当作知识库），导入完毕后解析文件，解析速度取决于本机 GPU 性能，解析好后进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序，官方网址：https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘（一般为固态盘，运行速度快），若想修改安装目录到 D 盘，后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标，打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super，可选择 Deepseekr1:14b 的模型，根据自身独立显卡性能下载。 下载速度慢可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。 下载完毕后再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相关命令，下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith：探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙？硅基流不动？看看这篇，内含 18 个平台，可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度：Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题：自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||
2025-04-10
本地部署大模型，如何微调建立本地知识库
以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤： 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 下载完成后，双击打开，点击“Install” 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中，许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建，包括获取 API key 位置及调用设置，详细讲解了创建 Rag 应用（知识库）流程，如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨，以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之，本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置，同时不断实践和探索，以达到理想的效果。
2025-04-10