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potplay+deepseek+ollama本地部署全攻略 这可能是全网最硬核的PotPlayer教程!无需编程基础,三步实现: 1、 Whisper大模型实时生成字幕(附最新large-v3-turbo模型网盘) 2、直连DeepSeek/硅基流动API翻译(新用户注册福利领取攻略) 3、Ollama本地部署Qwen/DeepSeek离线翻译(附显存优化方案) 如果你觉得这个视频对你有帮助,别忘了“👍点赞”和“❤订阅”我的频道,这样你就不会错过接下来的教程了。同时,如果你有任何问题,请在**评论区**留言,我会尽快回复你。再次感谢观看,我们下个视频见! 视频中讲到的所有安装包下载地址 PotPlayer官网地址:https://potplayer.daum.net/ 网盘链接:https://pan.quark.cn/s/964a9ac0632c Faster-Whisper-XXL引擎下载链接:https://pan.quark.cn/s/0e596c709d91 large-v3-turbo文件下载链接:https://pan.quark.cn/s/043f5ee1b05d Chatgpt翻译插件官网地址:https://github.com/Felix3322/PotPlayer_Chatgpt_Translate 网盘连接:https://pan.quark.cn/s/eda64ad39a5f DeepSeek API官网地址:https://platform.deepseek.com/ 硅基流动官网地址:https://cloud.siliconflow.cn Ollama翻译插件下载地址:https://github.com/yxyxyz6/PotPlayer_ollama_Translate 网盘连接:https://pan.quark.cn/s/da9e0e4706d0 Ollama官网地址:https://ollama.com/ Ollama本地部署安装包网盘连接:https://pan.quark.cn/s/fd6bc2ffb343 #potplayer #deepseek #ollama #api #本地部署
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杨大哥3月前
Ollama 发布图形客户端,让大模型交互更便捷 在人工智能领域,Ollama 一直以其开源、高效的大语言模型运行能力而备受关注。近日,Ollama 的开发者们又为广大用户带来了一个好消息 —— 发布了图形客户端,这一举措极大地降低了用户与大模型交互的门槛,让操作变得更加直观和便捷。 此前,Ollama 的核心功能主要通过命令行来实现。用户需要熟练掌握一系列命令,如使用 “ollama list” 查看已安装模型,用 “ollama pull/push” 进行模型拉取与推送等。对于有一定技术基础的开发者而言,命令行操作虽然高效,但对于普通用户或者刚接触大模型的新手来说,复杂的命令行语法无疑是一道难以跨越的门槛,这在一定程度上限制了 Ollama 的普及和应用范围。 此次发布的图形客户端,彻底改变了这一局面。以 Ollama Desktop 为例,作为基于 Ollama 引擎的桌面应用解决方案,它为运行和管理 Ollama 模型提供了可视化的管理界面。用户无需再记忆繁琐的命令行语法,通过简单的鼠标点击和图形化操作,就能轻松完成模型的管理任务。在模型获取方面,用户可以直接在客户端中查询 Ollama 支持的众多模型,并通过界面一键下载,及时获取最新模型用于实验和应用。 在与模型交互方面,Ollama 图形客户端同样表现出色。以其提供的可视化聊天界面为例,设计简洁明了,用户可以在这里与模型进行流畅对话。并且,该界面还支持用户自定义会话模型、历史轮次、温度、惩罚等常用配置。用户可以根据自己的需求和使用场景,灵活调整这些参数,以获得最符合期望的回答,满足了不同用户的个性化需求。 与其他支持 Ollama 的可视化工具相比,Ollama 图形客户端在部署方面具有显著优势。例如 Ollama Desktop 提供了单一程序,用户无需进行复杂的安装过程,真正实现了开箱即用。用户下载并打开程序后,即可快速开始使用 Ollama 的强大功能,大大节省了时间和精力
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