【源码解析】Ollama与Qwen集成LangChain:从模型加载到调用

如何灵活调用国产大模型

在人工智能实践过程中,涉及到如何灵活调用国产大模型,因为网络连接原因,OpenAI在国内难以连接使用,那么在实践中我们通常会使用国产大模型比如Qwen或者智普大模型来代替。

科研云服务器选择(代码中需要用到GPU)

我通常使用AutoDL来运行大模型:

  1. 付费方式 ,按量计费,可以随时打开关闭服务,价格便宜;
  2. 可以使用MobaXterm等工具来连接;
  3. 支持JupyterLab等;
  4. 可灵活选择服务器配置,灵活选择Pytorch等版本。
    在这里插入图片描述

ollama+qwen+langchain

安装Qwen需要5分钟左右,可以使用学术资源加速提升下载速度

source /ect/network_turbo

### Ollama教程中加载Qwen2.5:3b模型的方法 在Ollama本地部署环境中,加载特定的大规模语言模型(如Qwen2.5:3b)通常涉及配置Docker容器以及指定相应的参数。以下是基于已知信息和标准操作流程的内容: #### Docker命令中的关键部分解析 为了运行带有GPU支持的Qwen2.5:3b模型,可以参考通用的Docker镜像启动方式,并调整具体选项来适配目标模型版本[^2]。 1. **端口映射** - `-p 3000:8080` 表示将主机上的3000端口映射到容器内的8080端口。 2. **启用GPU加速** - `--gpus all` 参数用于分配所有的可用GPU资源给容器实例,这对于处理大规模AI计算至关重要。 3. **数据卷挂载** - `-v open-webui:/app/backend/data` 创建了一个名为open-webui的数据卷并将其绑定至应用目录下的data子文件夹路径上,便于持久化存储相关设置或缓存资料。 4. **重启策略设定** - `--restart always` 确保即使发生意外停止情况也能自动恢复服务状态。 5. **镜像源地址** - 使用官方提供的ghcr.io仓库链接作为基础镜像来源(`ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda`) ,其中包含了必要的CUDA驱动程序以充分利用NVIDIA硬件性能优势。 #### 配置Qwen2.5:3b模型的具体步骤说明 尽管上述例子未明确提及如何切换不同大小变体(例如从默认版转为更轻量级的3Billion Parameters版本),但一般可通过如下几种途径实现自定义需求: - 如果存在预构建好的对应标签,则只需简单修改拉取语句即可完成替换工作;比如假设官方维护者已经上传好了专门针对该尺寸优化过的二进制包,那么可能只需要把最后面的部分改成类似于`:qwen2.5-3b-cuda`这样的形式。 ```bash docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:qwen2.5-3b-cuda ``` - 另外一种可能性是通过环境变量或者额外传递CLI flags的形式告知内部逻辑应该选取哪一类权重集合来进行初始化过程,在这种情况下就需要查阅具体的文档页面寻找是否有类似的开关机制可供利用了。 下面是综合考虑后的完整样例脚本展示: ```bash docker run \ -d \ -p 3000:8080 \ --gpus all \ -e MODEL_NAME="qwen2.5-3b" \ # 设置使用的模型名称为 qwen2.5-3b 版本 -v ollama-data:/root/.ollama # 添加一个新位置用来保存下载下来的模型文件副本 --name ollama-qwen2.5-3b # 定义清晰的服务标识符方便后续管理识别 --restart unless-stopped # 更加灵活可控的重新激活条件 ghcr.io/ollama/ollama:latest # 替换为目标项目最新的稳定发行版编号 ``` > 注意事项:以上仅为推测性的指导方案之一,实际执行前仍需参照最新发布的权威指南确认细节差异之处是否存在偏差风险。 ---
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