MoneyPrinterPlus现在支持批量混剪,一键AI生成视频，一键批量发布短视频这些功能了。

之前支持的大模型是常用的云厂商，比如OpenAI,Azure,Kimi,Qianfan,Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。

支持云厂商的原因是现在大模型使用基本都很便宜，并且大厂的稳定性，性能都比本地搭建要好很多。

但是很多小伙伴说还是希望接入本地的LLM模型。

所以，最近我对MoneyPrinterPlus进行了一些适配，最新版本已经支持Ollama了。

你可以在Ollama中接入你想要使用的大模型。

下面告诉大家如何在MoneyPrinterPlus中使用本地的Ollama模型。

软件准备

当然，前提条件就是你需要下载MoneyPrinterPlus软件啦。

下载地址： https://github.com/ddean2009/MoneyPrinterPlus

用得好的朋友，不妨给个star支持一下。

安装Ollama

如果已经有Ollama的朋友可以直接跳过本节。

对于没有安装过Ollama的朋友，可以直接进入Ollama的官网： https://ollama.com/ 进行安装和下载。

现在Ollama支持windows，linux和Mac这三种操作系统。

我们以linux环境为例来讲解一下Ollama的安装。

在linux环境中，Ollama只需要执行下面的命令即可：

代码语言：javascript

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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

系统会自动下载Ollama的安装包，进行安装。

这样Ollama就安装好了。

Ollama支持很多models，我们可以在他的 https://ollama.com/library 网站中查找需要的模型。

比较常用的像llama3,mistral, llama2-chinese等等。

我们可以使用 ollama list 来查看现有的模型。

如果要下载对应的模型，可以ollama pull llama3从Ollama的模型注册表中拉取指定的模型到本地。

然后使用 ollama run llama3 来运行对应的模型。

当然ollama还有一些其他的用法。这里就不多讲了，大家可以去看下ollama的文档。

ollama安装好之后，我们可以通过下面的命令来测试一下ollama的使用：

代码语言：javascript

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curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt":"Why is the sky blue?"
}'

如果有返回，那么说明你的ollama是没有问题的。可以继续使用了。

在MoneyPrinterPlus中配置Ollama

我们启动MoneyPrinterPlus,点击左边的基本配置，在右边的LLM大模型配置项中，我们下拉选择Ollama。

Ollama的配置需要设置两项。

第一项是Base Url，也就是调用Ollama的地址。

如果你的ollama在本地，就填：http://localhost:11434/

如果是在其他远程的机子上，就填：http://IP:11434/

需要注意的是，Ollama默认只会暴露端口给本机连接。 如果需要远程连接Ollama，还需要改下Ollama的配置：

代码语言：javascript

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vi /etc/systemd/system/ollama.service

在[Service]下面添加一下环境变量：
#配置远程访问
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

修改完之后重新load并重启ollama即可：

代码语言：javascript

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sudo systemctl daemon-reload 

sudo systemctl restart ollama

第二项是Ollama中的模型名字。

比如你用的是llama3,那么这里就填llama3就行了。

Ollama配置好之后，就可以进入AI视频区域：

在视频主题区输入你需要生成的视频主题，点击生成视频文案。

如果有文案生成，那么恭喜你，说明Ollama配置完成了。

接下来尽情使用MoneyPrinterPlus吧。

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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