《动手学Ollama：小白级安装与配置指南》

《动手学Ollama：小白级安装与配置指南》

handy-ollama 动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handy-ollama

1. 项目基础介绍

本项目名为“handy-ollama”，是一个开源的教程，旨在帮助用户在本地使用CPU部署大型语言模型。该项目基于Ollama工具，它是一个开源的大语言模型部署服务，特别适用于那些希望在消费级硬件上运行模型而不依赖GPU资源的开发者。

该项目主要使用的编程语言包括Python、JavaScript和Go等，具体使用哪种语言取决于用户的具体需求和应用场景。

2. 关键技术和框架

• Ollama: 是项目中的核心技术，用于在本地部署和管理大型语言模型。
• REST API: Ollama提供了REST API，使得用户可以用多种编程语言与之交互。
• LangChain: 用于集成Ollama，提供一个统一的接口来与不同的语言模型进行交互。
• FastAPI/WebUI: 用于部署可视化对话界面，为用户提供交互式体验。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: 支持macOS、Windows、Linux以及Docker环境。
• Python环境: 需要安装Python，并且建议使用虚拟环境进行项目开发。
• 网络环境: 确保您的计算机可以连接到互联网，以获取必要的依赖和资源。

安装步骤

步骤1：安装Python

根据您的操作系统，下载并安装最新的Python版本。安装后，打开终端或命令提示符，输入以下命令确保Python已正确安装：

python --version

步骤2：设置虚拟环境（可选）

为了更好地管理项目依赖，推荐使用虚拟环境：

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
venv\Scripts\activate     # Windows

步骤3：安装Ollama

使用pip命令安装Ollama：

pip install ollama

步骤4：配置Ollama

根据Ollama的官方文档，配置Ollama的环境变量和设置文件。具体配置可能会涉及到API密钥的设置、模型存储位置的选择等。

步骤5：运行Ollama服务

在配置完环境后，可以通过以下命令启动Ollama服务：

ollama serve

确保服务正常运行，并且可以通过浏览器访问本地端口（默认为11434）来验证。

以上步骤为基本的安装和配置过程，具体细节可能会根据项目版本和用户环境的不同而有所变化。遇到问题时，请参考项目官方文档或向社区寻求帮助。

handy-ollama 动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handy-ollama