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Ollama

台灣大語言模型 TaiwanPro

ollama create TaiwanPro-r -f modelfile

ollama run TaiwanPro-r

ollama run TaiwanPro-r –verbose

 

用 Ollama 執行 GGUF

有 GGUF 檔以後,用 Ollama 執行它很簡單

  1. 在 GGUF 檔同個目錄,加一個檔案 Modelfile,裡面寫

FROM ./模型檔名.gguf

  1. $ ollama create <你想要的模型名字> -f Modelfile

就這樣

用 Ollama 執行 GGUF

用 Ollama 執行 GGUF#
有 GGUF 檔以後,用 Ollama 執行它很簡單

在 GGUF 檔同個目錄,加一個檔案 Modelfile,裡面寫
FROM ./模型檔名.gguf
 

$ ollama create <你想要的模型名字> -f Modelfile
就這樣

Ollama 會把你的 gguf 檔案以他自己的架構放在 ~/.ollama/models/,也就是上一篇說過 Ollama 放模型的地方

如果你真的確定不需要原本的 gguf 檔的話,刪掉也是可以的
 

如果因為一些理由,你要把同個 gguf 檔包裝成多種不同模型的話,那些 tensor 權重內容在 ~/.ollama/models/blobs/ 只會有一份:ollama 的模型有一點 docker cache 的味道


之後就可以用 ollama run <你想要的模型名字> 或 ollama serve, 總之等同於 Ollama 看得懂的模型了

 

DeepSeek-R1 大語言模型 Perplexity 版本

r1-1776

DeepSeek-R1 模式的一個版本,已透過 Perplexity 進行後期訓練,可以提供公正、準確和真實的資訊。

 

ollama run r1-1776    #70b 43GB

ollama run r1-1776:671b     #671B 404GB

Ollama
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