阿里云工作空间与Ollama(一)

智享AI

于 2025-04-07 07:36:50 发布

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文章标签：阿里云数据库云计算

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阿里云工作空间与Ollama(一)
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一、阿里云

交互式建模（PAI-DSW）资源地址：

https://free.aliyun.com/?product=1395%2C1396%2C1397%2C1430%2C1398&crowd=personal&accounttraceid=eac053259c4d4a3681e76e0aa9b311b4oixa

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二、实例创建

2.1 交互式建模（DSW）

新建实例：输入实例名称和选择GPU资源完成实例创建

实例名称：llama3
资源规格：ecs.gn7i-c8g1.2xlarge (8 vCPU, 30 GiB, NVIDIA A10 * 1)
GPU资源：modelscope:1.14.0-pytorch2.1.2-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

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2.2 启动工作空间

点击打开按钮自动计算资源

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查看显卡资源(nvidia-smi)

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三、Ollma介绍

Ollama 是一个开源框架，旨在帮助用户在其本地计算机上轻松地管理和部署大型语言模型（LLM）。
它提供了一个轻量级且可扩展的解决方案，支持多种开源大模型，包括但不限于 Llama 、Gemma、
Mistral 等，并允许用户自定义和创建自己的模型。
Ollama 的主要特点包括：

本地化部署：允许企业或个人在本地环境中部署大型语言模型，提高计算效率并降低延迟。
模型管理：Ollama 支持多种大型语言模型，用户可以根据需要选择和安装不同的模型。
Open-WebUI集成：Ollama 可以与 Open-WebUI 快速集成，后者是一个开源的 Web 界面，用于
与大型语言模型进行交互。
命令行交互：Ollama 提供了一个基于命令行的交互界面，用户可以输入指令（prompt）并获取模
型生成的响应。
优化与微调：Ollama 允许用户对模型进行优化，包括微调和强化学习，以提高模型在特定任务上
的性能。

3.1 Model libray

地址：https://github.com/ollama/ollama

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3.2 Ollma部署llama3

部署 Ollama 的基本步骤通常包括：
- 安装 Ollama。
- 选择并安装所需的大型语言模型。
- 安装并配置 Open-WebUI（如果需要）。
- 测试语言模型的效果并进行必要的优化。
Ollama部署llama3操作的演示

conda create -n ollama python=3.10
conda activate ollama
export OLLAMA_MODELS=/mnt/workspace/models
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装成功后执行

ollama serve

另外启动一个终端执行

ollama --version
ollama run llama3

四、Ollama的API

Ollama has a REST API for running and managing models.

4.1 Generate a response

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

If stream is set to false , the response will be a single JSON object:

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

在 curl 命令中，向一个本地服务器发送一个 HTTP POST 请求，请求的目的是生成文本。这个请求包含了几个参数：

model ：指定要使用的模型，这里是 “llama3”。
prompt ：提供了一个提示（prompt），在这个例子中是 “Why is the sky blue?”，模型将基于这
个提示生成文本。
stream ：这个参数决定了响应的输出方式。

当 stream 设为 true 时：

服务器会立即开始发送响应数据，即使整个响应还没有完全生成完毕。
这意味着客户端可以逐步接收到生成的文本，而不必等待整个生成过程完成。
这种“流式”输出对于需要实时查看生成内容的场景很有用。
当 stream 设为 false 时：
客户端会等待服务器完成整个文本生成过程后才接收到响应。
这意味着服务器会在内部完全处理完生成任务后，一次性将所有生成的文本发送给客户端。
这种方式适用于需要整个生成文本块的场景。

简而言之， stream 参数的设置决定了客户端是希望实时接收生成内容（ true ），还是希望在生成完成
后一次性接收全部内容（ false ）。选择哪种方式取决于客户端的应用场景和需求。

4.2 Chat with a model

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
 ],
  "stream": false
}'

上述curl命令都是在与Ollama的REST API进行交互, 但它们调用的端点(endpoint)和请求参数有所不同,
服务于不同的使用场景。

/api/generate 端点:

该端点用于生成单次回复。
请求参数:
- model : 指定要使用的模型, 这里是"llama3"。
- prompt : 提供一个prompt, 模型将基于这个prompt生成回复。
适用场景: 当你只需要针对某个prompt生成一个回复, 而不需要长期的多轮对话时, 可以使用
这个端点。

/api/chat 端点:

该端点用于进行多轮对话。
- 请求参数:
  - model : 指定要使用的模型, 这里也是"llama3"。
  - messages : 提供一个消息列表, 每个消息都有一个角色(如"user")和内容。模型将基于这
    些消息的上下文生成回复。
- 适用场景: 当你需要与模型进行多轮对话, 保持对话的上下文时, 应该使用这个端点。这在实现
  聊天机器人等应用时非常有用。

简而言之, /api/generate 用于单次回复的生成, 而 /api/chat 用于多轮对话。它们代表了与语言模型
交互的两种主要方式。选择哪个端点取决于你的具体使用场景。

如果你只需要一次性的回复, /api/generate 更简单直接。如果你要构建一个聊天应用,需要长期的多轮
对话,则 /api/chat 更适合。

上面是一个对话模型生成助手回复的过程记录。
上面给出的curl命令只包含了一条用户消息, 还没有充分体现多轮对话。
为了展示多轮对话, 我们可以在 messages 参数中传入更多的消息, 包括用户消息和助手消息。
下面是一个修改后的示例:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "Why is the sky blue?" },
   { "role": "assistant", "content": "The sky appears blue due to a phenomenon
called Rayleigh scattering. This occurs when sunlight enters Earth's atmosphere
and interacts with molecules of gases like nitrogen and oxygen." },
   { "role": "user", "content": "Can you explain more about how Rayleigh
scattering works?" }
 ],
  "stream": false
}'

在这个例子中:

第一条消息是用户询问"天空为什么是蓝色的"。
第二条消息是助手的初步回复, 解释了瑞利散射现象。
第三条消息是用户要求助手进一步解释瑞利散射的工作原理。

当发送这个请求时, 模型会考虑之前的所有消息, 然后生成一个新的助手回复, 进一步阐述瑞利散射。这样
就形成了一个多轮对话的流程。
你可以继续添加更多的用户和助手消息, 模拟一个完整的对话过程。每次请求, 模型都会基于所有历史消
息生成回复, 保持对话的连贯性。
这种多轮对话的交互方式更接近真实的聊天场景, 因为它保留了对话的上下文。模型可以根据之前的信息
来生成更加相关和自然的回复。
在命令行中, 如果命令太长或包含特殊字符, 直接执行可能会出现问题。 上面的修改后的示例的curl命令
没有返回回复。
让我们尝试另一种方法: 将JSON请求体保存到一个单独的文件中, 然后在curl命令中引用这个文件。
首先, 创建一个名为 request.json 的文件, 并将JSON请求体复制进去:

{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "Why is the sky blue?" },
   { "role": "assistant", "content": "The sky appears blue due to a phenomenon
called Rayleigh scattering. This occurs when sunlight enters Earth's atmosphere
and interacts with molecules of gases like nitrogen and oxygen." },
   { "role": "user", "content": "Can you explain more about how Rayleigh
scattering works?" }
 ],
  "stream": false
}

确保JSON格式正确, 并将文件保存。
然后, 修改curl命令, 使其引用这个文件:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @request.json
http://localhost:11434/api/chat

-X POST : 指定HTTP方法为POST。
-H “Content-Type: application/json” : 设置请求头, 告诉服务器我们发送的是JSON格式的数
据。
-d @request.json : 读取 request.json 文件的内容作为请求体。

现在, 尝试执行这个修改后的curl命令。它应该可以正常工作, 向ollama的 /api/chat 端点发送请求, 并
json
http://localhost:11434/api/chat


- -X POST : 指定HTTP方法为POST。
- -H "Content-Type: application/json" : 设置请求头, 告诉服务器我们发送的是JSON格式的数
  据。
- -d @request.json : 读取 request.json 文件的内容作为请求体。

现在, 尝试执行这个修改后的curl命令。它应该可以正常工作, 向ollama的 /api/chat 端点发送请求, 并
接收到模型生成的回复。
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二、实例创建
2.1 交互式建模（DSW）
新建实例：输入实例名称和选择GPU资源完成实例创建

实例名称：llama3
资源规格：ecs.gn7i-c8g1.2xlarge (8 vCPU, 30 GiB, NVIDIA A10 * 1)
GPU资源：modelscope:1.14.0-pytorch2.1.2-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04
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2.2 启动工作空间
点击打开按钮自动计算资源
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在这里插入图片描述

三、Ollma介绍
Ollama 是一个开源框架，旨在帮助用户在其本地计算机上轻松地管理和部署大型语言模型（LLM）。
它提供了一个轻量级且可扩展的解决方案，支持多种开源大模型，包括但不限于 Llama 、Gemma、
Mistral 等，并允许用户自定义和创建自己的模型。
Ollama 的主要特点包括：

本地化部署：允许企业或个人在本地环境中部署大型语言模型，提高计算效率并降低延迟。
模型管理：Ollama 支持多种大型语言模型，用户可以根据需要选择和安装不同的模型。
Open-WebUI集成：Ollama 可以与 Open-WebUI 快速集成，后者是一个开源的 Web 界面，用于
与大型语言模型进行交互。
命令行交互：Ollama 提供了一个基于命令行的交互界面，用户可以输入指令（prompt）并获取模
型生成的响应。
优化与微调：Ollama 允许用户对模型进行优化，包括微调和强化学习，以提高模型在特定任务上
的性能。
3.1 Model libray
地址：https://github.com/ollama/ollama
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3.2 Ollma部署llama3
部署 Ollama 的基本步骤通常包括：
安装 Ollama。
选择并安装所需的大型语言模型。
安装并配置 Open-WebUI（如果需要）。
测试语言模型的效果并进行必要的优化。
Ollama部署llama3操作的演示
conda create -n ollama python=3.10
conda activate ollama
export OLLAMA_MODELS=/mnt/workspace/models
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装成功后执行
ollama serve
另外启动一个终端执行
ollama --version
ollama run llama3
四、Ollama的API
Ollama has a REST API for running and managing models.

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

If stream is set to false , the response will be a single JSON object:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt": "Why is the sky blue?",
  "stream": false
}'
在 curl 命令中，向一个本地服务器发送一个 HTTP POST 请求，请求的目的是生成文本。这个请求包含了几个参数：

model ：指定要使用的模型，这里是 “llama3”。

prompt ：提供了一个提示（prompt），在这个例子中是 “Why is the sky blue?”，模型将基于这
个提示生成文本。

stream ：这个参数决定了响应的输出方式。

当 stream 设为 true 时：

服务器会立即开始发送响应数据，即使整个响应还没有完全生成完毕。
这意味着客户端可以逐步接收到生成的文本，而不必等待整个生成过程完成。
这种“流式”输出对于需要实时查看生成内容的场景很有用。
当 stream 设为 false 时：
客户端会等待服务器完成整个文本生成过程后才接收到响应。
这意味着服务器会在内部完全处理完生成任务后，一次性将所有生成的文本发送给客户端。
这种方式适用于需要整个生成文本块的场景。
简而言之， stream 参数的设置决定了客户端是希望实时接收生成内容（ true ），还是希望在生成完成
后一次性接收全部内容（ false ）。选择哪种方式取决于客户端的应用场景和需求。

4.2 Chat with a model
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
 ],
  "stream": false
}'
上述curl命令都是在与Ollama的REST API进行交互, 但它们调用的端点(endpoint)和请求参数有所不同,
服务于不同的使用场景。

/api/generate 端点:
该端点用于生成单次回复。
请求参数:
model : 指定要使用的模型, 这里是"llama3"。
prompt : 提供一个prompt, 模型将基于这个prompt生成回复。
适用场景: 当你只需要针对某个prompt生成一个回复, 而不需要长期的多轮对话时, 可以使用
这个端点。
/api/chat 端点:
该端点用于进行多轮对话。
请求参数:
model : 指定要使用的模型, 这里也是"llama3"。
messages : 提供一个消息列表, 每个消息都有一个角色(如"user")和内容。模型将基于这
些消息的上下文生成回复。
适用场景: 当你需要与模型进行多轮对话, 保持对话的上下文时, 应该使用这个端点。这在实现
聊天机器人等应用时非常有用。
简而言之, /api/generate 用于单次回复的生成, 而 /api/chat 用于多轮对话。它们代表了与语言模型
交互的两种主要方式。选择哪个端点取决于你的具体使用场景。

如果你只需要一次性的回复, /api/generate 更简单直接。如果你要构建一个聊天应用,需要长期的多轮
对话,则 /api/chat 更适合。

上面是一个对话模型生成助手回复的过程记录。
上面给出的curl命令只包含了一条用户消息, 还没有充分体现多轮对话。
为了展示多轮对话, 我们可以在 messages 参数中传入更多的消息, 包括用户消息和助手消息。
下面是一个修改后的示例:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "Why is the sky blue?" },
   { "role": "assistant", "content": "The sky appears blue due to a phenomenon
called Rayleigh scattering. This occurs when sunlight enters Earth's atmosphere
and interacts with molecules of gases like nitrogen and oxygen." },
   { "role": "user", "content": "Can you explain more about how Rayleigh
scattering works?" }
 ],
  "stream": false
}'

在这个例子中:

第一条消息是用户询问"天空为什么是蓝色的"。
第二条消息是助手的初步回复, 解释了瑞利散射现象。
第三条消息是用户要求助手进一步解释瑞利散射的工作原理。
当发送这个请求时, 模型会考虑之前的所有消息, 然后生成一个新的助手回复, 进一步阐述瑞利散射。这样
就形成了一个多轮对话的流程。
你可以继续添加更多的用户和助手消息, 模拟一个完整的对话过程。每次请求, 模型都会基于所有历史消
息生成回复, 保持对话的连贯性。
这种多轮对话的交互方式更接近真实的聊天场景, 因为它保留了对话的上下文。模型可以根据之前的信息
来生成更加相关和自然的回复。
在命令行中, 如果命令太长或包含特殊字符, 直接执行可能会出现问题。 上面的修改后的示例的curl命令
没有返回回复。
让我们尝试另一种方法: 将JSON请求体保存到一个单独的文件中, 然后在curl命令中引用这个文件。
首先, 创建一个名为 request.json 的文件, 并将JSON请求体复制进去:

{
  "model": "llama3",
  "messages": [
   { "role": "user", "content": "Why is the sky blue?" },
   { "role": "assistant", "content": "The sky appears blue due to a phenomenon
called Rayleigh scattering. This occurs when sunlight enters Earth's atmosphere
and interacts with molecules of gases like nitrogen and oxygen." },
   { "role": "user", "content": "Can you explain more about how Rayleigh
scattering works?" }
 ],
  "stream": false
}

确保JSON格式正确, 并将文件保存。
然后, 修改curl命令, 使其引用这个文件:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @request.json
http://localhost:11434/api/chat
-X POST : 指定HTTP方法为POST。
-H “Content-Type: application/json” : 设置请求头, 告诉服务器我们发送的是JSON格式的数
据。
-d @request.json : 读取 request.json 文件的内容作为请求体。
现在, 尝试执行这个修改后的curl命令。它应该可以正常工作, 向ollama的 /api/chat 端点发送请求, 并
json
http://localhost:11434/api/chat


- -X POST : 指定HTTP方法为POST。
- -H "Content-Type: application/json" : 设置请求头, 告诉服务器我们发送的是JSON格式的数
  据。
- -d @request.json : 读取 request.json 文件的内容作为请求体。

现在, 尝试执行这个修改后的curl命令。它应该可以正常工作, 向ollama的 /api/chat 端点发送请求, 并
接收到模型生成的回复。
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