# 在第一部分的基础上,这里继续完善模型的本地化部署
# 安装所需Python库
pip install -r requirements.txt
# 准备模型的配置文件
cp config.json.example config.json
# 修改配置文件以符合本地环境
nano config.json
# 准备环境变量文件
cp .env.example .env
# 修改环境变量文件以设置数据库等
nano .env
# 创建数据库和集合
./scripts/create_db.sh
# 初始化模型所需的数据库记录
./scripts/init_db.sh
# 准备日志目录
mkdir logs
# 现在可以启动本地服务器
./scripts/start.sh
# 打开浏览器并访问 http://localhost:5000 开始使用
以上代码提供了一个简化的部署流程,包括安装依赖、配置文件和环境变量的准备,以及数据库的创建和初始化。最后通过启动脚本来启动本地服务,并提供了打开浏览器访问本地服务的建议。这样可以帮助用户更直观地理解如何部署ollama+Dify大模型并进行本地化使用。