使用Open WebUI下载的模型文件(Model)默认存放在哪里?

使用Open WebUI下载的模型文件(Model)默认存放在哪里?

🏡作者主页:点击! 

🤖Ollama部署LLM专栏:点击!

⏰️创作时间:2025年2月21日21点21分

🀄️文章质量:95分


文章目录

使用CMD安装存放位置

默认存放路径

Open WebUI下载存放位置

默认存放路径

扩展知识

关于 Ollama

核心价值

服务

关于Open WebUI

核心特点

主要功能

使用场景


Open WebUI下载存放位置

在使用Ollama平台进行深度学习和机器学习模型训练时,了解模型文件的存储位置至关重要。这不仅有助于有效地管理和部署模型,还能确保在需要时能够快速访问和更新这些模型文件。本文将详细探讨Ollama下载的模型文件存放在哪里,并提供相关的操作指南和最佳实践

最后感谢大家 希望这篇文章能帮助你!

使用CMD安装存放位置

以下做测试

我们采用哦llama38B模型来测试

输入命令等待安装即可

默认存放路径

C:\Users\Smqnz\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai

不要直接复制粘贴 我的用户名和你的不一样 你可以顺着找一找

日期还是我刚刚下载的日期

Open WebUI下载存放位置

我们选qwen2:1.5b来做测试

等待模型拉取成功

默认存放路径

这时候我们进入

C:\Users\Smqnz\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library

不要直接复制粘贴 我的用户名和你的不一样 你可以顺着找一找

可以看到有两个文件 一个是使用CMD下载的(llama3)

另外一个是在部署的Open WebUI下载的(qwen2)

不管是哪里下载的模型都是可以调取使用的

扩展知识

关于 Ollama

Ollama 是一家致力于科技创新的前沿公司,旨在通过突破性的技术解决方案改变世界。我们专注于人工智能、区块链、大数据分析等高新技术领域,致力于为客户提供最优质的产品和服务。

核心价值
  1. 创新驱动:Ollama 始终将创新作为发展的核心动力。我们鼓励创造性思维,推动技术进步,为客户带来前所未有的解决方案。
  2. 客户至上:客户的成功就是我们的成功。我们与客户紧密合作,深入了解他们的需求,提供量身定制的解决方案,助力客户实现业务目标。
  3. 卓越品质:我们追求卓越,致力于为客户提供最高品质的产品和服务。每一个细节都体现了我们的专业水准和对完美的追求。
  4. 持续学习:科技日新月异,我们不断学习和成长,保持行业领先地位。通过持续的学习和研发投入,我们确保产品始终处于技术前沿。
服务
  • 人工智能解决方案:通过先进的 AI 技术,帮助企业实现智能化转型,提升运营效率。
  • 区块链技术:提供安全、透明的区块链解决方案,助力企业构建信任体系。
  • 大数据分析:利用大数据分析技术,挖掘数据价值,支持企业决策。
  • 定制软件开发:根据客户需求,开发高效、可靠的软件应用,提升企业竞争力。

关于Open WebUI

Open WebUI 是一种开源的用户界面框架,旨在简化和加速 Web 应用程序的开发。通过提供一套完整的工具和组件,Open WebUI 使开发者能够快速构建、部署和维护高质量的 Web 应用。以下是对 Open WebUI 的详细介绍:

核心特点
  1. 开源免费:Open WebUI 是完全开源的,开发者可以免费使用、修改和分发。其源代码托管在 GitHub 等平台上,社区积极参与,贡献代码和改进建议。
  2. 模块化设计:Open WebUI 采用模块化设计,提供各种可复用的组件,如按钮、表单、表格、图表等。开发者可以根据需求选择和组合这些模块,快速搭建应用。
  3. 响应式布局:框架内置响应式设计,确保应用在不同设备和屏幕尺寸下都能有良好的用户体验。无论是桌面、平板还是手机,都能完美适配。
  4. 高性能:Open WebUI 采用现代化的前端技术栈,如 React、Vue.js 或 Angular,确保应用的高性能和流畅体验。同时,优化的资源加载和渲染机制进一步提升了性能。
  5. 易于扩展:开发者可以轻松扩展 Open WebUI,通过自定义组件和插件来满足特定需求。其良好的文档和 API 使扩展过程更加顺畅。
主要功能
  • 丰富的 UI 组件:提供各种常用的 UI 组件,帮助开发者快速构建用户界面。
  • 主题和样式定制:支持多种主题和样式定制,开发者可以根据品牌和需求自定义界面风格。
  • 表单和验证:内置强大的表单处理和验证功能,简化表单开发和数据验证。
  • 数据可视化:集成多种图表和数据可视化工具,帮助开发者展示数据、生成报告。
  • 国际化支持:支持多语言和本地化,方便开发全球化的应用。
使用场景
  • 企业应用:适用于企业内部管理系统、客户关系管理(CRM)、企业资源计划(ERP)等。
  • 电商平台:帮助构建响应迅速、用户友好的电商平台和购物网站。
  • 内容管理系统(CMS):开发和定制各种 CMS,方便内容创建和管理。
  • 数据分析工具:构建数据分析和报表工具,帮助企业做出数据驱动的决策。

"成功的路上没有捷径,只有不断的努力与坚持。如果你和我一样,坚信努力会带来回报,请关注我,点个赞,一起迎接更加美好的明天!你的支持是我继续前行的动力!"



"每一次创作都是一次学习的过程,文章中若有不足之处,还请大家多多包容。你的关注和点赞是对我最大的支持,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议,让我不断进步。"



神秘泣男子

Read more

CentOS环境下libwebkit2gtk-4.1-0安装配置手把手教程

手把手教你解决 CentOS 下 libwebkit2gtk-4.1-0 安装难题 你有没有遇到过这样的场景?在 CentOS 上部署一个基于 GTK 的桌面应用,刚运行就报错: error while loading shared libraries: libwebkit2gtk-4.1.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory 别急,这不是你的代码问题,而是系统里缺了关键的 Web 渲染引擎库 —— libwebkit2gtk-4.1-0 。 这玩意儿听着冷门,但其实大有来头。它是 GNOME 桌面生态中许多应用程序(比如帮助手册、配置面板、文档浏览器)背后默默工作的“网页内核”。可偏偏在企业级稳定的

Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA效果实测:不同分辨率(512/768/1024/1280)对像素密度的影响

Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA效果实测:不同分辨率(512/768/1024/1280)对像素密度的影响 1. 引言:像素艺术的魅力与分辨率之谜 像素艺术,这种由一个个小方块构成的独特视觉语言,承载着无数人的童年记忆和复古情怀。从早期的8位机游戏到如今独立游戏的复兴,像素风格始终散发着独特的魅力。然而,当我们用AI来生成像素艺术时,一个看似简单却至关重要的问题浮出水面:分辨率到底如何影响最终的像素密度和艺术效果? 今天,我们就来深入实测Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA模型,看看在不同分辨率设置下,生成的像素艺术究竟会发生怎样的变化。这个基于通义万相Qwen-Image-2512大模型的微调版本,专门为像素艺术而生,由社区开发者prithivMLmods训练并开源。它通过LoRA技术,在强大的基座模型上精准注入了像素艺术的灵魂。 很多人可能会想,分辨率不就是图片大小吗?调高调低有什么好研究的?但事实是,在像素艺术这个特殊领域,分辨率的选择直接决定了作品的“像素感”强弱、细节丰富程度,甚至影响整体的艺术风格。选择512×5

钉钉Webhook机器人如何发送群消息?

钉钉Webhook机器人如何发送群消息?

钉钉Webhook机器人如何发送群消息? 在钉钉中通过 Webhook 机器人发送消息的步骤如下: 一、创建自定义机器人 1. 进入群设置 * 打开钉钉群 → 点击右上角「设置」→「群管理」 2. 添加机器人 * 点击 [机器人] ->「添加机器人」→ 选择「自定义」 * 点击「添加」 3. 获取Webhook地址 * 创建完成后复制 Webhook URL 设置成功后如下: 二、发送消息示例 1. 基础文本消息 import json import requests url ="你的Webhook地址" headers ={"Content-Type":"application/json"} data

OpenClaw 中 web_search + web_fetch 最佳实践速查表

OpenClaw 中 web_search + web_fetch 最佳实践速查表

OpenClaw 中 web_search + web_fetch 最佳实践速查表 摘要:本文帮助读者明确 OpenClaw 网络搜索工具和不同搜索技能的的职责边界,理解“先搜索、再抓取、后总结”的最佳实践,并能更稳定地在 OpenClaw 中使用 tavily-search 与 web_fetch 完成网络信息搜索任务。主要内容包括:解决 OpenClaw 中 web_search、tavily-search、web_fetch、原生 provider 与扩展 skill 容易混淆的问题、网络搜索能力分层说明、OpenClaw 原生搜索 provider 与 Tavily/Firecrawl 扩展 skill 的区别、标准工作流、提示词模板、