ollama webui ubuntu

 

curl https://ollama.com/install.sh | sh http://localhost:11434/ ollama run qwen3:30b ollama --version  

installation environnement anaconda (miniconda)

 https://www.anaconda.com/download (Anaconda3-xxxxxx-Windows-x86_64.exe)

installer python 3.12 (les nouvelles versions sont trop avancées pour la compatibilité avec certaines librairies)

dans anaconda Navigator

installer le plugin "JupyterLab" (An extensible environment for…)

dans Environments on peut créer un nouvel environnement avec les packages dont on a besoin et leur version

(ex : conda create --prefix "C:\Programmes\anaconda3\MachineLearning" python=3.12.12)

ouvrir le terminal depuis le nouvel environnement

conda install matplotlib scikit-learn pandas seaborn tensorflow 

pip install --upgrade tensorflow 

conda install git pydot graphviz anaconda-client

lancer juypterlab (ça devrait ouvrir l'url localhost:8888/tree)

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MINICONDA

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https://repo.anaconda.com/miniconda/

 https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#linux-terminal-installer

https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/set-up-virtual-environment-for-python-using-anaconda/

conda create -n ML_ENV python=3.12.12 anaconda //installe avec toutes les librairies scientifiques

conda activate ML_ENV

 

 

docker ollama

 dans docker hub --> ollama --> pull

ensuite cela apparait dans image

on peut démarrer l'image (nom : ollama_test, port : 11434)

cela créé une entrée dans containers

se connecter à http://localhost:11434

pour installer un modèle en ligne de commande pour Windows --> Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:11434/api/pull" -Method POST -Body '{"name": "llama3"}' -ContentType "application/json"

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

puis le container est lancé et on peut l'atteindre avec http://localhost:3000 (user, mdp)

Connexion WWAN Mobile Ubuntu

 dans le point d'accès :

Nom : Sunrise

APN : internet

Nom d'utilisateur : (vide)

Mot de passe : (vide) 

nordvpn gui ubuntu

 sh <(wget -qO - https://downloads.nordcdn.com/apps/linux/install.sh) -p nordvpn-gui

sudo groupadd nordvpn

sudo usermod -aG nordvpn $USER

(ou bien se connecter avec le menu login de l'application)

reboot

nordvpn login

nordvpn connect

installer docker desktop sur ubuntu 24.04

 https://fr.linux-console.net/?p=34479

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu noble stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade && sudo apt-get full-upgrade && sudo apt-get autoremove

télécharger le deb sur cette page : 

https://docs.docker.com/desktop/setup/install/linux/ubuntu/

sudo dpkg -i docker-desktop-amd64.deb

redémarrer

docker desktop sql server

 https://www.youtube.com/watch?v=Y7CMbve-Mos

télécharger docker desktop : https://www.docker.com/products/docker-desktop/

sur http://mcr.microsoft.com/, cliquer sur "Category - Databases" et sélectionner "Microsoft SQL Server Ubuntu based Images"

dans "About" copier la commande pour 2019-latest --> docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

--> cela créé une entrée dans "Images"

lancer la commande dans un terminal

lancer la commande : docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "MSSQL_SA_PASSWORD=yourStrong(!)Password" -p 1433:1433 --name sqlserver2019 --hostname sqlserverHost -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-latest

on peut aussi depuis "Images" cliquer sur "play" pour créer un container

--> cela créé une entrée dans "Containers" avec le nom "sqlserver2019". on peut créer plusieurs containers (avec des noms différents) à partir des images 

- ON TROUVE LA COMMANDE DANS LA PARTIE "USAGE" DE LA PAGE DE TELECHARGEMENT

- en lançant la commande cela créé le docker dans docker desktop aussi (avec le bon nom)

en passant la commande "docker ps" on doit voir apparaître le docker up

ensuite on se connecte à la base de données :

- server : localhost

- login : sa

- password : yourStrong(!)Password

- select @@VERSION

docker stop sqlserver

url utiles : https://hub.docker.com/

--> podman