メニュー
Local LLM runner. One-command setup for Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek, Phi, and 100+ models. OpenAI-compatible API, model management, GPU acceleration, and custom Modelfile creation.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill ollamaコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when provisioning Prime Intellect GPU compute, managing pods/disks/sandboxes, running hosted RL training via prime lab, installing or publishing RL environments, or exposing local services via Prime Tunnel. Covers the `prime` CLI (PyPI: prime) for all Prime Intellect platform operations.
Shared Python package for Science Skills, currently containing http_client -- a unified HTTP client with rate limiting, retries, and exponential backoff. Not a standalone agent skill. Do not invoke directly.
Retrieve and analyze AlphaFold predicted structures for a protein. Use when the user provides a specific UniProt Accession ID and wants structural confidence metrics (pLDDT), domain boundary analysis, or disorder assessment. Do not use if the user only has a protein name, gene name, or amino acid sequence — ask for a UniProt ID first.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | ollama |
| description | Local LLM runner. One-command setup for Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek, Phi, and 100+ models. OpenAI-compatible API, model management, GPU acceleration, and custom Modelfile creation. |
| tags | ["ollama","local-llm","llm","inference","api","modelfile","zorai"] |
Ollama runs LLMs locally with a single command. Supports Llama 3, Mistral, Gemma, Qwen 2.5, DeepSeek, Phi, and 100+ models with GPU acceleration (CUDA/Metal), OpenAI-compatible API, and custom Modelfiles for configuration.
# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explain quantum computing"
import openai
client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama")
resp = client.chat.completions.create(
model="llama3.1:8b",
messages=[{"role": "user", "content": "What is ML?"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
FROM llama3.1:8b
PARAMETER temperature 0.3
SYSTEM "You are a medical coding assistant."
ollama create my-coder -f Modelfile