#Ollama

ollama-grid-search学习资料汇总-自动化评估和比较LLM模型的桌面应用

2 个月前
Cover of ollama-grid-search学习资料汇总-自动化评估和比较LLM模型的桌面应用

nextjs-ollama-llm-ui学习资料汇总 - 美观易用的Ollama LLMs Web界面

2 个月前
Cover of nextjs-ollama-llm-ui学习资料汇总 - 美观易用的Ollama LLMs Web界面

June - 本地语音聊天机器人学习资源汇总 - 基于Ollama、Hugging Face和Coqui TTS的隐私友好型AI助手

2 个月前
Cover of June - 本地语音聊天机器人学习资源汇总 - 基于Ollama、Hugging Face和Coqui TTS的隐私友好型AI助手

transcriptionstream入门学习资料 - 自托管离线转录和说话人分离服务

2 个月前
Cover of transcriptionstream入门学习资料 - 自托管离线转录和说话人分离服务

Ollamac入门指南 - Mac系统的Ollama客户端

2 个月前
Cover of Ollamac入门指南 - Mac系统的Ollama客户端

llm-apps-java-spring-ai学习资料汇总 - 使用Spring AI构建生成式AI和LLM驱动的Java应用

2 个月前
Cover of llm-apps-java-spring-ai学习资料汇总 - 使用Spring AI构建生成式AI和LLM驱动的Java应用

local-rag-example学习资料汇总 - 构建本地运行的ChatPDF应用

2 个月前
Cover of local-rag-example学习资料汇总 - 构建本地运行的ChatPDF应用

Screen-pipe学习资料汇总 - 基于你所见所闻构建个性化AI的开源工具

2 个月前
Cover of Screen-pipe学习资料汇总 - 基于你所见所闻构建个性化AI的开源工具

chatd - 本地AI文档聊天工具学习资料汇总

2 个月前
Cover of chatd - 本地AI文档聊天工具学习资料汇总

Lumos入门指南 - 基于本地LLM的Web浏览辅助工具

2 个月前
Cover of Lumos入门指南 - 基于本地LLM的Web浏览辅助工具
相关项目
Project Cover

open-webui

Open WebUI是一个为多设备设计的自托管WebUI,支持离线使用,集成LMStudio、GroqCloud等API。支持Docker和Kubernetes安装,提供Markdown、LaTeX支持、多语言翻译、图像生成等功能,并通过角色控制访问权限,定期更新,适用于企业和个人用户。详细信息请访问官方文档。

Project Cover

Lumos

Lumos是一款基于本地LLM的Chrome扩展,无需远程服务器即可浏览和解析网页内容。支持总结长篇内容、解析技术文档等多功能应用,依赖于Ollama服务器的本地运行,适用于技术文档、社交媒体、新闻等场景。

Project Cover

enchanted

这款开源应用兼容Ollama,支持macOS、iOS和visionOS系统,提供安全、私密且多模式的体验。用户可通过应用连接私有模型,如Llama 2、Mistral、Vicuna和Starling等。主要功能包括多模态支持、会话历史、Markdown支持、语音提示及图像附件等,所有功能均可离线使用。需配置Ollama服务器以使用全部功能。

Project Cover

chatd

Chatd是一款桌面应用,使用本地大型语言模型与文件交互,确保数据安全,不上传云端。应用内置LLM运行程序,开箱即用,使用Ollama服务器支持跨平台LLM运行API,并自动管理其生命周期。支持GPU加速和自定义模型选择,适用于MacOS、Windows和Linux系统。

Project Cover

screen-pipe

Screenpipe提供全天候屏幕和音频捕捉,支持Ollama,开放且安全,用户完全掌控数据。该项目采用Rust开发,兼容MacOS、Windows和Linux,提供CLI和桌面应用。支持多种语音识别和OCR引擎,为开发者提供强大的工具和API接口。适用于搜索、自动化、分析和个人助手等应用场景,旨在简化开发者工作流程,提高效率。

Project Cover

local-rag-example

优化描述,以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心,突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途,即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。

Project Cover

llm-apps-java-spring-ai

升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用,如聊天机器人、问题解答、语义搜索等,并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时,应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等,更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术,解决实际业务需求。

Project Cover

ollama-grid-search

Ollama Grid Search是一款用Rust开发的工具,通过自动化选择和优化LLM模型、提示及推理参数,帮助用户进行组合迭代和结果可视化。适用于本地或远程Ollama服务器,支持多模型和参数的A/B测试,输出推理参数和响应元数据,并支持有限并发和同步推理调用。用户可以下载实验数据(JSON格式)并评估对比不同模型和提示组合。

Project Cover

ai-renamer

基于Node.js的CLI工具,利用Ollama和LM Studio模型(如Llava、Gemma、Llama等)智能识别并重命名文件。支持重命名视频、图片及其他文件,适用于Ollama或LM Studio用户,并可配置OpenAI及自定义端口。通过简单的命令行操作,提供灵活的文件命名方式和多种参数设置,满足用户需求。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号