ComfyUI Ollama
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ComfyUI Ollama

使用ollama Python客户端与ComfyUI工作流集成的大型语言模型(LLM)

ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。

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    • ComfyUI Ollama简介概述

      ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。

      需求人群:

      ["开发者:可以利用ComfyUI Ollama插件快速集成LLM到他们的开发项目中。","研究人员:可以使用该插件进行语言模型的实验和研究。","数据科学家:可以利用图像查询和文本处理功能来增强他们的数据分析工作。"]

      使用场景示例:

      使用OllamaVision节点对输入图像进行视觉分析。

      通过OllamaGenerate节点根据特定提示生成文本。

      结合OllamaGenerateAdvance节点进行更复杂的文本生成任务,如保持上下文的生成链。

      产品特色:

      OllamaVision:提供查询输入图像的能力。

      OllamaGenerate:通过给定的提示查询LLM。

      OllamaGenerateAdvance:通过给定的提示查询LLM,并允许微调参数和保持生成链的上下文。

      与Ollama服务器的集成:需要一个可从运行ComfyUI的主机访问的运行中的Ollama服务器。

      自定义节点安装:支持通过Git URL安装或直接克隆到custom_nodes文件夹。

      参数详细信息:提供对Ollama API文档中参数的访问,以获取更多信息。

      使用示例:提供了如何将图像视觉与LLM文本处理结合使用的示例。

      使用教程:

      步骤1:确保有一个可访问的Ollama服务器。

      步骤2:安装ComfyUI,并克隆或下载ComfyUI Ollama插件到custom_nodes文件夹。

      步骤3:重启ComfyUI以加载新插件。

      步骤4:在ComfyUI中选择并配置所需的Ollama节点。

      步骤5:根据需要设置节点参数,如模型名称和提示。

      步骤6:执行工作流,查看Ollama节点的输出结果。

      步骤7:根据输出调整参数,优化工作流性能。

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