使用Ollama和OpenWebUI，轻松探索Meta Llama3–8B

最新推荐文章于 2025-04-19 08:30:00 发布
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分类专栏： # 大语言模型LLM 文章标签： 大语言模型 人工智能
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大家好，2024年4月，Meta公司开源了Llama 3 AI模型，迅速在AI社区引起轰动。紧接着，Ollama工具宣布支持Llama 3，为本地部署大型模型提供了极大的便利。

本文将介绍如何利用Ollama工具，实现Llama 3–8B模型的本地部署与应用，以及通过Open WebUI进行模型交互的方法。

1.安装Ollama

使用“curl | sh”，可以一键下载并安装到本地：

$curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
>>> Downloading ollama...
######################################################################## 100.0%
>>> Installing ollama to /usr/local/bin...
>>> Creating ollama user...
>>> Adding ollama user to video group...
>>> Adding current user to ollama group...
>>> Creating ollama systemd service...
>>> Enabling and starting ollama service...
Created symlink from /etc/systemd/system/default.target.wants/ollama.service to /etc/systemd/system/ollama.service.
>>> The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434.
>>> Install complete. Run "ollama" from the command line.
WARNING: No NVIDIA/AMD GPU detected. Ollama will run in CPU-only mode.

可以看到，下载后Ollama启动了一个ollama系统服务。这项服务是Ollama的核心API服务，并且它驻留在内存中。通过systemctl确认服务的运行状态：

$systemctl status ollama
● ollama.service - Ollama Service
   Loaded: loaded (/etc/systemd/system/ollama.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since 一 2024-04-22 17:51:18 CST; 11h ago
 Main PID: 9576 (ollama)
    Tasks: 22
   Memory: 463.5M
   CGroup: /system.slice/ollama.s
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LLM - 使用 HuggingFace + Ollama 部署最新大模型 (GGUF 格式 与 Llama 3.1)
AGI
08-08 4635
Ollama 是用于构建和运行大型语言模型(LLM)应用的开源工具，提供了一个简洁易用的命令行界面和服务器，让用户能够轻松下载、运行和管理各种开源 LLM，默认支持大量模型，如果是 HuggingFace 最新模型，或者自制模型，支持转换成 GGUF 格式，再进行调用。
在 Apple Silicon Mac（M1、M2 或 M3）上运行最新 LLM 模型 Meta Llama 3 的分步指南
iCloudEnd的博客
04-20 1953
您是否正在寻找在基于 Apple Silicon 的 Mac 上运行最新 Meta Llama 3 的最简单方法？那么您来对地方了！在本指南中，我将向您展示如何在本地运行这个强大的语言模型，使您能够利用自己机器的资源来实现隐私和离线可用性。本教程将包括在您自己的计算机上设置类似于 ChatGPT 的用户友好界面。我将保持简单，并为您提供在本地运行它的步骤，包括使用 ChatGPT 等漂亮的 UI。
ollama+open-webui，本地部署自己的大模型
web15085096641的博客
12-10 1万+
Open WebUI 是一种可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。open-webui项目地址。
使用 Ollama 和 Open WebUI 自托管 LLM 聊天机器人（无需 GPU）
lythinking的博客
06-08 3683
等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
一文搞懂大模型可视化（Open WebUI）
最新发布
EnjoyEDU的博客
04-19 2747
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
Ollama 结合 Open-WebUI 在本地运行大语言模型
liuqianglong_liu的博客
08-29 2139
OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1，模型加载后，默认的Keepalive是5分钟，修改为-1可以让模型持续启动，OLLAMA_KEEP_ALIVE=60 表示 60 秒，OLLAMA_KEEP_ALIVE=10m 表示10分钟。根据Docker Hub ollama主页 https://hub.docker.com/r/ollama/ollama [1]，快速启动容器，注意，：它将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，称为 Modelfile，这有助于优化设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。
【AI】Ollama+OpenWebUI+llama3本地部署保姆级教程，没有连接互联网一样可以使用AI大模型！！！
weixin_45131680的博客
05-07 7981
在没有互联网的环境下部署，可以将下载好的Ollama安装包复制到此环境安装，然后将下载好的模型复制到相应路径就可以在无互联网的环境下使用。默认安装后的目录：C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Ollama。8B模型一般16GB内存就可以跑的很流畅，70B模型则至少需要64GB内存，有CPU就可以跑，当然有GPU更好。由于llama3对中文的支持并不是很好，需要中文的可以使用GitHub上开源的这个llama3中文微调模型。提问题，发现该模型给了很好的回复。
使用Ollama本地部署Llama 3.1大模型
weixin_46423102的博客
07-29 1218
2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。
LLM大语言模型私有化部署-OpenEuler22.03SP3上容器化部署Ollama与OpenWebUI
m0_74823611的博客
12-24 1140
上述内容介绍了如何使用Ollama和Open WebUI搭建私有化大模型部署环境。文章首先介绍了在一台纯CPU的虚拟机上（IP：192.168.44.170）部署，通过Docker容器化部署并配置国内镜像源加速。部署完成后，使用llama3.2（3B）模型进行了命令行交互测试，验证了包括中文在内的基本对话功能。接着部署了作为Web交互界面，通过浏览器访问8080端口，创建管理员账号后即可进行可视化的模型对话。最后提供了离线部署操作，整个部署过程简单直观，为用户提供了一个便捷的私有化大模型解决方案。
Ollama + Openwebui 本地部署大型模型与交互式可视化聊天
2401_84494441的博客
07-12 7301
OpenWebUI]是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI，它支持完全离线操作，并兼容Ollama和OpenAI的API。这为用户提供了一个可视化的界面，使得与大型语言模型的交互更加直观和便捷。
在本地部署Ollama服务接口附加OpenWebUI做测试
alalaal的博客
07-18 5157
ollama可提供open AI一样的API接口
使用Ollama和OpenWebUI在CPU上玩转Meta Llama3-8B
TonyBai
04-25 3282
2024年4月18日，meta开源了Llama 3大模型[1]，虽然只有8B[2]和70B[3]两个版本，但Llama 3表现出来的强大能力还是让AI大模型界为之震撼了一番，本人亲测Llama3-70B版本的推理能力十分接近于OpenAI的GPT-4[4]，何况还有一个400B的超大模型还在路上，据说再过几个月能发布。Github上人气巨火的本地大模型部署和运行工具项目Ollama[5]也在第一时...
适配Ollama的前端界面Open WebUI
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Open WebUI 是针对 LLM 的用户友好的 WebUI。
使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型
AliCloudROS的博客
11-19 1379
Open WebUI 是一个功能丰富且用户友好的自托管 Web 用户界面（WebUI），它被设计用于与大型语言模型（LLMs）进行交互，特别是那些由 Ollama 或与 OpenAI API 兼容的服务所支持的模型。Open WebUI 提供了完全离线运行的能力，这意味着用户可以在没有互联网连接的情况下与模型进行对话，这对于数据隐私和安全敏感的应用场景尤为重要。直观的界面：Open WebUI 的界面受到 ChatGPT 的启发，提供了一个清晰且用户友好的聊天界面，使得与大型语言模型的交互变得直观。
linux系统部署ollama、open-webui
super_mochi1
09-05 9930
linux安装ollama、open-webui
利用ollama和open-webui本地部署通义千问Qwen1.5-7B-Chat模型
cumtchw
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本地零门槛运行百亿大模型！Ollama+Open WebUI实战指南
2301_76168381的博客
02-22 1978
在AI技术狂飙突进的今天，本文揭秘一套颠覆性解决方案——通过Ollama+Open WebUI组合，开发者可在普通PC上轻松部署百亿参数大模型。本文将深度解析工具特性，提供从环境搭建到企业级应用的全流程指南，并附赠性能调优秘籍，助您抢占AI开发先机。Ollama 是一个开源工具，旨在简化大型语言模型在本地环境中的运行和管理。它支持多种流行的语言模型（如 LLaMA、GPT-J 等），并提供了简单的命令行界面，让用户能够快速下载、配置和运行模型。
R语言读取Excel绘制分组条形图
01-07
### 使用R语言从Excel导入数据并创建分组条形图 为了实现这一目标，首先需要安装必要的软件包`openxlsx`用于读取Excel文件以及`ggplot2`和`tidyr`用于图形绘制和数据整理。 #### 安装所需库 ```r install.packages("openxlsx") install.packages("ggplot2") install.packages("tidyr") ``` #### 导入Excel数据至R环境 利用`read.xlsx()`函数可以从指定路径加载Excel文档的内容到R的工作空间内作为data.frame对象。此操作通过设置参数如sheet名称或编号、是否保留列名等选项来自定义输入过程[^1]。 ```r library(openxlsx) # 假设Excel文件位于当前工作目录下名为"data.xlsx" df <- read.xlsx("data.xlsx", sheet = 1, colNames = TRUE, rowNames = FALSE) head(df) # 查看前几行确认数据已成功载入 ``` #### 数据预处理 对于即将用来构建图表的数据集来说，可能需要调整其结构使之更适合可视化需求。这里采用`gather()`函数转换宽表格形式为长格式，这有助于后续更灵活地应用颜色编码等功能[^2]。 ```r library(tidyr) # 将多列为多个观测值的情况转化为单列表达方式 df_long <- gather(data = df, key = "category", value = "value", -group_variable_name) head(df_long) # 验证变换后的数据形态 ``` #### 绘制分组条形图 最后一步就是调用`ggplot2`中的几何层命令来呈现最终效果。下面的例子展示了怎样基于上述准备好的资料生成一张带有填充色区分不同类别的柱状统计图。 ```r library(ggplot2) p <- ggplot(df_long, aes(x=group_variable_name, y=value, fill=category)) + geom_bar(stat="identity", position="dodge")+ labs(title="Grouped Bar Chart from Excel Data", x="Groups",y="Values")+theme_minimal() print(p) ```
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