ollama使用docekr方式安装

复制docker run -d -t --name ollama --network=host --restart=always -v /home/data/docker/web:/root/.ollama ollama/ollama 	 #加了 --restart=always 后, 就会自动启动 之前下载过的模型
	docker logs ollama 
	docker start ollama
	docker exec -ti ollama /bin/bash
	
	apt update
	apt install systemd systemd-sysv (先选6=Asia , 再选70=Shanghai‌)	
	date -R # 查看当前时间	
	
	//下载模型
	ollama list
	ollama run qwen3:0.6b
	
	//数据流
	curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"stream": true,"model": "qwen3:0.6b", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好呀" } ]}'	
	curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"stream": false,"model": "qwen3:0.6b", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好呀/no_think" } ]}'	
	
	# 使用 curl 调用文本生成接口
	curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
	 "model": "qwen3:0.6b",
	 "prompt": "为什么天空是蓝色的?",
	 "stream": false //是否是流输出
	}'

如果你已安装：conda的python环境用docker方式安装: http://www.diyyq.com/kaifahuanjing/9.html

复制#声音生成文字
	'''
	pip install funasr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
	pip install "numpy<1.25" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
	'''
	from funasr import AutoModel	
	model = AutoModel(model="./llm/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch", model_revision="v2.0.4")	
	wav_file = "./llm/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav"
	res = model.generate(input=wav_file)
	print(res)
	
	#文字生成声音