Ollama 部署大模型

概述

Ollama是一个开源框架,‌专门设计用于在本地运行大型语言模型。‌它的主要特点是将模型权重、‌配置和数据捆绑到一个包中,‌从而优化了设置和配置细节,‌包括GPU使用情况,‌简化了在本地运行大型模型的过程,采用WSL2作为运行环境。WSL2是WINDOWS的Linux虚拟机,此案例使用的是Ubuntu 22.04.3 LTS (GNU/Linux 5.15.167.4-microsoft-standard-WSL2 x86_64)版本系统

安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

运行(当前使用qwen1.5的模型)

此模型4.7G,下载会比较慢,不要中断,不要中断,不要中断!!!

ollama run qwen:7b

后台启动

# 修改ollama的service文件:/etc/systemd/system/ollama.service
# 在[Service]下边增加一行:Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434",端口根据实际情况修改
systemctl daemon-reload
systemctl stop ollama
systemctl start ollama
systemctl status ollama

启动WEBUI

前置条件,本地已安装Docker。执行命令后,通过浏览器访问http://localhost:8080即可打开页面。

命令中192.168.0.216为本机IP地址

docker run -d -p 8080:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=http://1
<think>嗯,用户问的是如何使用Ollama部署大模型,以及相关的教程和最佳实践。首先,我需要确认用户的需求。他们可能已经对Ollama有基本的了解,但需要具体的步骤指导。根据提供的引用,Ollama是一个简化本地部署大模型的工具,用户可以通过几条命令运行如Llama 2这样的模型。 首先,我需要整理安装步骤。用户可能是在不同的操作系统上使用,所以得包括Linux/macOS和Windows的安装方法。对于Linux/macOS,使用curl命令下载安装脚本,而Windows用户可能需要访问官网下载安装包。这部分要明确,避免混淆。 接下来是基础使用部分。用户需要知道如何拉取模型,比如ollama pull llama2,然后运行它。可能还需要解释不同模型变体的区别,比如7b、13b参数版本,以及是否有聊天优化的版本。这部分需要简明扼要,让用户能够快速上手。 然后,微调模型的部分引用了用户提供的资料,使用ollama train命令,但用户可能不清楚具体的数据集格式和操作步骤。需要补充说明数据集应该是JSON文件,结构如何,可能还需要示例代码,比如生成数据集的方式。这样用户能更直观地理解如何准备数据。 高级功能部分,多模态支持可能对用户有用,但需要确认Ollama是否支持。根据引用[1],确实提到了多模态模型支持,所以可以建议用户查阅官方文档。此外,REST API整合到Spring Boot也是一个用户可能关心的点,引用[2]提到了整合Spring Boot,所以需要提供如何调用API的示例,比如使用curl命令和Java代码示例,帮助开发者进行集成。 最佳实践部分,用户需要知道如何选择适合的模型,资源监控,版本管理和数据准备。比如根据硬件选择模型大小,使用htop或nvidia-smi监控资源,定期更新模型版本,以及确保数据质量。这些都是实际使用中常见的问题,需要给出具体建议。 最后,相关教程资源部分,官方文档、社区论坛和GitHub仓库都是重要的信息来源。需要提供链接或指引,让用户能进一步查阅。 在回答过程中,需要保持结构清晰,分步骤说明,确保用户能逐步跟随操作。同时,注意使用中文,避免专业术语过多,必要时进行解释。例如,解释“微调”是指对预训练模型进行特定任务的调整,提升性能。还要检查所有命令的正确性,比如ollama run llama2是否正确,是否需要额外参数。 可能用户还会遇到问题,比如安装失败、模型无法下载或运行错误。虽然用户没有直接提问,但在最佳实践中可以加入常见问题解决,比如网络问题或资源不足的建议。此外,引用标识要正确对应,比如引用[^1]和[^2]的来源,确保信息准确。 总结来说,回答需要涵盖安装、基础使用、微调、高级功能、最佳实践和教程资源,结构分明,步骤详细,示例实用,同时引用提供的资料来增强可信度。还要预判用户可能遇到的问题,提前给出解决方案,确保回答全面有用。</think># 如何使用Ollama部署大模型 ## 一、环境准备与安装 1. **Linux/macOS安装** ```bash curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ``` 2. **Windows安装** 访问[Ollama官网](https://ollama.ai)下载安装包,双击执行安装程序 ## 二、基础使用 1. **拉取预训练模型** ```bash ollama pull llama2 # 下载Llama 2基础模型 ollama pull mistral # 下载Mistral开源模型 ``` 2. **运行模型交互** ```bash ollama run llama2 ``` 支持选择不同参数版本: ```bash ollama run llama2:7b # 70亿参数版本 ollama run llama2:13b # 130亿参数版本 ollama run llama2-chat # 对话优化版本 ``` ## 三、模型微调(引用[^1]) 1. **准备训练数据集** 创建JSON格式数据集文件: ```json [ {"input": "什么是机器学习", "output": "机器学习是..."}, {"input": "解释神经网络", "output": "神经网络是..."} ] ``` 2. **执行微调训练** ```bash ollama train my_custom_model --dataset ./training_data.json ``` ## 四、高级功能 1. **多模态支持** 支持图像+文本联合输入: ```bash ollama run llava # 多模态模型示例 ``` 2. **API集成(引用[^2])** Spring Boot集成示例: ```java // 调用Ollama API RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); String response = restTemplate.postForObject( "http://localhost:11434/api/generate", new RequestBody("为什么天空是蓝色的"), String.class ); ``` ## 五、最佳实践 1. **硬件适配建议** - 8GB内存设备:使用<=7B参数模型 - 16GB内存设备:可运行13B参数模型 - GPU加速:安装NVIDIA驱动+CUDA工具包 2. **性能优化技巧** ```bash ollama run llama2 --num-gpu-layers 32 # GPU加速层数设置 ollama run mistral --temperature 0.7 # 输出随机性控制 ``` 3. **运维管理** - 监控资源使用:`watch -n 1 ollama stats` - 模型版本管理: ```bash ollama list # 查看已安装模型 ollama rm llama2 # 删除旧版本 ``` ## 六、教程资源 1. 官方文档:https://ollama.ai/docs 2. 社区论坛:https://github.com/ollama/ollama/discussions 3. 示例项目库:https://github.com/ollama/workshops
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