1. 详细步骤1.1 安装# CUDA/CPU pip install "xinference[transformers]" pip install "xinference[vllm]" pip install "xinference[sglang]" # Metal(MPS) pip install "xinference[mlx]" CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on"
1. 详细步骤1.1 安装 cuda 等 nvidia 依赖（非CUDA环境运行可跳过）# 以 CUDA Toolkit 12.4: Ubuntu-22.04/24.04(x86_64) 为例，注意区分 WSL 和 Ubuntu，详见 https://developer.nvidia.com/cuda-12-4-1-download-archive?target_os=Linux&targ
1. 详细步骤1.1 拉取源码# 确保网络通畅 git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp1.2 模型转换/量化1.2.1 安装所需 Python 依赖torchpip install torch -U其他依赖pip install tabulate tqdm
Open WebUI (Formerly Ollama WebUI) 也可以通过 docker 来安装使用1. 详细步骤1.1 安装 Open WebUI# 官方建议使用 python3.11（2024.09.27），conda 的使用参考其他文章 conda create -n open-webui python=3.11 conda activate open-webui # 相关依赖挺多的，
1. 详细步骤以qwen2.5:0.5b-instruct-fp16为例1.1 迁移 manifests 文件# 本地机器 # 查看 manifests 下的配置文件 more ~/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/qwen2.5/0.5b-instruct-fp16 # 输出类似如下 { "schemaVersion":
1. 操作步骤1.1 安装# 通过 homebrew 安装 brew install ollama1.2 验证（可跳过）# 输出命令使用提示则安装成功 ollama --help1.3 启动服务端# 启动 ollama 服务（默认在 11434 端口，模型文件在 ~/.ollama） ollama serve1.4 跑通第一个模型# 新开一个终端窗口，执行如下命令（将下载并运行 Qwen2 的 0
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