部署Chat-ollama详细教程(包括本地部署和docker部署)windows操作系统

一、先简介一下:

ChatOllama 是一个基于 LLMs(大语言模型)的开源聊天机器人平台,支持多种语言模型。

ChatOllama 支持多种聊天类型:与 LLMs 免费聊天,基于知识库与 LLMs 聊天。
ChatOllama 的功能列表:Ollama 模型管理;知识库管理;聊天;商业 LLMs API 密钥管理;

ChatOllama 支持 2 种向量数据库:Milvus 和 Chroma。当然,本篇主要是chromaDB,因为我只部署使用了这个。

二、部署实操

2.1 先说本地部署吧~

2.1.1  安装 Ollama 服务器

自行部署Ollama server,(指路:安装指南  https://github.com/ollama/ollama

查看自己的ollama server是否启动了:默认情况下,它运行在 http://localhost:11434

打开之后页面是这样的~ 这样就是启动成功的~

2.1.2 安装 Chroma

https://docs.trychroma.com/getting-started 官网安装指南

两个方法:docker和本地

本地安装:

pip install chromadb

(目前不支持3.11python)

启动: chroma run 。端口默认是 http://localhost:8000。启动的页面是这样的:

docker安装:

# https://hub.docker.com/r/chromadb/chroma/tags
    docker pull chromadb/chroma
    docker run -d -p 8000:8000 chromadb/chroma

ChromaDB 正在运行于 http://localhost:8000

2.1.3 chatollama设置运行

从github上git一份保存到本地:GitHub - sugarforever/chat-ollama: 

复制 `.env.example` 文件到 `.env` 文件:

cp .env.example .env

安装依赖项:

pnpm install

运行迁移命令以创建数据库表:

pnpm prisma-migrate

启动开发服务器:

pnpm dev 或者 npm run dev

启动成功页面:

在页面的设置中,填写ollama的服务器网址的时候,Ollama 服务器设置为 `http://host.docker.internal:11434`

当模型中能看到你下载的模型列表时就说明连接成功啦

这样本地部署就完成了~

2.2 docker部署(最简单的方法)

复制一份docker-compose.yaml (网址:)

version: '3.1'
services:
  chromadb:
    image: chromadb/chroma
    ports:
      - "8000:8000"
    restart: always
    volumes:
      - chromadb_data:/chroma/.chroma/index

  chatollama:
    environment:
      - CHROMADB_URL=http://chromadb:8000
      - DATABASE_URL=file:/app/sqlite/chatollama.sqlite
      - REDIS_HOST=redis
    image: 0001coder/chatollama:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    pull_policy: always
    restart: always
    volumes:
      - ~/.chatollama:/app/sqlite

  redis:
    image: redis:latest
    restart: always
    volumes:
      - redis_data:/data

volumes:
  chromadb_data:
  redis_data:

可以按照自己的需要更改端口号,chromaDB要对应上哦,不要只改一个~

在同一目录下执行命令:

docker compose up

运行时长这样:

在docker desktop中查看,可以看到已经运行启动成功了,点击3000就可以看到我们已经启动成功了。

第一次在docker中启动chatollama 需要初始化 SQLite 数据库:

docker compose exec chatollama npx prisma migrate dev

成功之后需要注意:

三、使用知识库提前准备

使用知识库时,我们需要一个有效的嵌入模型。在这里可以是 Ollama 下载的模型或来自第三方服务提供商,例如 OpenAI。

推荐:Ollama 管理嵌入模型 `nomic-embed-text` 模型。
可以在 Models 页面 [http://localhost:3000/models](http://localhost:3000/models) 或使用 CLI 进行下载。

docker compose exec ollama ollama pull nomic-embed-text:latest

大概就是这样。

如果知识库创建错误,可以看看同一个专栏的另外一篇文章,或许可以帮到你https://blog.youkuaiyun.com/LY_LM/article/details/138612547?spm=1001.2014.3001.5501icon-default.png?t=N7T8https://blog.youkuaiyun.com/LY_LM/article/details/138612547?spm=1001.2014.3001.5501

### 如何在 Docker Desktop 上部署 LobeChat 应用 #### 准备工作 为了成功部署LobeChat应用,需确认已准备好如下环境: - Windows 或者 Linux 操作系统[^1]。 - 已经在这类操作系统中安装好Docker软件。对于Windows用户来说,则是指已经安装好了Docker Desktop。 #### 部署过程 当上述准备工作完成之后,在Docker环境中部署LobeChat的具体操作如下所示: 针对Windows系统的用户而言,只需双击打开Docker Desktop应用程序即可进入操作界面,随后通过点击Terminal选项来进行后续的操作[^3]。此时处于终端窗口环境下,可执行下述命令来下载`lobe-chat`镜像并创建对应的容器实例;而对于Linux用户(例如使用CentOS),同样可以在终端内输入相似指令实现相同目的。 ```bash docker run -p 3210:3210 \ -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434 \ -e ACCESS_CODE=lobe888 \ --name lobe-chat1 \ lobehub/lobe-chat ``` 这条命令的作用在于: - `-d`: 后台运行容器-p 3210:3210`: 将主机的3210端口映射到容器内部的服务端口; - `OLLAMA_PROXY_URL`: 设置代理URL以便于与Ollama服务建立连接; - `ACCESS_CODE`: 设定访问码用于安全验证; - `--name lobe-chat1`: 给新创建的容器指定名字为`lobe-chat1`; - 最后的参数指定了要拉取以及启动的基础镜像名称。 值得注意的是,如果在中国大陆地区或者其他网络受限的地方首次尝试获取该镜像文件时可能会遇到困难,这时可能需要借助一些特殊手段辅助下载[^2]。
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