ComfyUI Ollama
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Comfyui Ollama
简介 :
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。"]
总访问量: 492.1M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 82.8K
使用场景
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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