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五个优秀的免费 Ollama WebUI 客户端推荐

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认识 Ollama 本地模型框架,并简单了解它的优势和不足,以及推荐了 5 款开源免费的 Ollama WebUI 客户端,以提高使用体验。

什么是 Ollama?

Ollama 是一款强大的本地运行大型语言模型(LLM)的框架,它允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型,包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型,无需依赖网络连接。此外,Ollama 还提供跨平台的支持,包括 macOS、Windows、Linux 以及 Docker, 几乎覆盖了所有主流操作系统。详细信息请访问 [Ollama 官方开源社区]

Ollama 的使用

你可访问 [Ollama 官方网站] 下载 Ollama 运行框架,并利用命令行启动本地模型。以下以运行 llama2 模型为例:

ollama run llama2

基于您的计算机配置,各种模型可能呈现出不同的性能特征。

Ollama 的优势

Ollama 的模型运行在本地,以及用户产生的所有数据均存储在本地,因此可以不受审查,并且足够安全和私密,能够有效地满足数据隐私保护的需求。此外,对于在本地运行的应用程序而言,这种方式不仅可以提高效率,而且还能够消除对网络环境的依赖。

Ollama 的不足

尽管 Ollama 能够在本地部署模型服务,以供其他程序调用,但其原生的对话界面是在命令行中进行的,用户无法方便与 AI 模型进行交互,因此,通常推荐利用第三方的 WebUI 应用来使用 Ollama, 以获得更好的体验。

五款开源 Ollama GUI 客户端推荐

1. LobeChat

[Github 链接]

LobeChat 作为一款开源的 LLMs WebUI 框架,支持全球主流的大型语言模型,并提供精美的用户界面及卓越的用户体验。该框架支持通过本地 Docker 运行,亦可在 Vercel、Zeabur 等多个平台上进行部署。用户可通过配置本地 Ollama 接口地址,轻松实现 Ollama 以及其他本地模型的集成。查看 [在 LobeChat 中如何使用 Ollama]

推荐理由
除 Ollama 所有本地模型外,LobeChat 还支持几乎所有主流的大语言模型,包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Groq 等; 支持多模态 AI 能力; 提供了一个多样的 AI 助手市场,可以方便访问社区提供的各种 Prompt; 拥有独特的智能会话管理功能,轻松管理对话; 具备丰富的插件生态系统,能够利用 Function Call 实现诸如访问互联网等更多能力;

2. Open WebUI

[Github 链接]

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的开源自托管 AI 界面,旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器,包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

推荐理由
对本地模型均有很好的支持; 支持通过 RLHF 注释来对消息进行评级,以达到对本地模型微调的作用; 支持对话标记,轻松分类和定位特定聊天; 支持直接通过界面下载或删除模型; 可以通过 @ 来指定不同的模型进行会话;

3. Enchanted

[Github 链接]

Enchanted 是一款专门为 MacOS/iOS/iPadOS 平台开发的应用程序,支持 Llama、Mistral、Vicuna、Starling 等多种私人托管模型。该应用致力于在苹果的全生态系统中为用户提供一个未经过滤、安全、保护隐私以及多模态的人工智能体验。

推荐理由
Apple 生态原生应用,支持 iOS 生态系统(macOS、iOS、Watch、Vision Pro)的所有设备; 界面简洁直观,开箱即用,Mac 粉丝的喜爱; 基于原生系统开发的应用程序,在性能方面有非常出色的表现;

4. Chatbox

[Github 链接]

Chatbox 是一个老牌的跨平台开源客户端应用,基于 Tauri 开发,简洁易用。除了 Ollama 以外他还能够通过 API 提供另外几种流行大模型的支持。

推荐理由
跨平台的客户端应用,支持 Windows/MacOS/Linux/iOS/Android; 除了 Ollama 外还支持多种大语言模型; 本地应用无需部署,开箱即用

5. NextJS Ollama LLM UI

[Github 链接]

NextJS Ollama LLM UI 是一款专为 Ollama 设计的极简主义用户界面。虽然关于本地部署的文档较为有限,但总体上安装过程并不复杂。该界面设计简洁美观,非常适合追求简约风格的用户。

推荐理由
基于浏览器的全平台支持; 本地模型的核心功能均能较好支持; 界面美观,干净整洁,没有太多复杂的 UI,对于喜欢极简的用户来说是一种享受;

[

如何学习AI大模型?

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第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

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来源:https://blog.csdn.net/2401_85343303/article/details/140765194

总结

**总结**:
本文首先介绍了Ollama这一强大的本地大型语言模型(LLM)运行框架,强调了其无网络依赖、支持多种模型和跨平台的特性,适合希望在本地部署和使用LLMs的用户。接着,分析了Ollama的优势在于保护数据隐私和提高处理效率,但不足之处在于原生对话界面体验欠佳,因此推荐了五款开源免费的Ollama WebUI客户端来提升使用体验。
推荐的五款GUI客户端各具特色:
- **LobeChat**:支持几乎所有主流大模型,拥有丰富功能和插件生态系统。
- **Open WebUI**:可扩展性强,用户友好,支持模型微调和会话管理。
- **Enchanted**:专为Apple生态系统打造,简洁直观,性能优异。
- **Chatbox**:跨平台支持,简单易用,兼容多种模型。
- **NextJS Ollama LLM UI**:基于浏览器的全平台支持,界面美观,适合追求极简风格的用户。
最后,文章还分享了一套详尽的AI大模型学习资料和路线,从大模型系统设计、提示词工程到平台应用开发和垂直领域训练,涵盖前端、后端、产品设计、数据分析等多方面能力,旨在帮助读者掌握大模型技术,解决实际项目需求,提升编码能力和分析能力。资料以免费分享的形式提供给有需要的学习者。

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更新时间 2024-08-25

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