Ollama运行qwen2:7b 输出乱码

已于 2024-07-23 23:05:05 修改
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分类专栏： Ollama RAG 大模型 文章标签： LLM Ollama qwen2
于 2024-07-23 20:00:24 首次发布
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现象： 运行qwen2:7b模型， 无论输入是什么， 输出都是无意义的GG。
在这里插入图片描述

解决方法：

方法1： 升级Ollama 至v0.1.42

方法2: 设置环境变量OLLAMA_FLASH_ATTENTION=True, 然后重启ollama

参考：
https://github.com/QwenLM/Qwen2/issues/485

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重新下载 ollama 安装就解决了，和qwen2.5大模型无关。应该是ollama版本太旧，而大模型版本太新了。ollama官网下载 OllamaSetup.exe：https://ollama.com/话都说不明白，我火了，结果一查，我熄火了，是ollama的锅。和大模型通信的时候，总是返回 GGG 之类的乱码。双击安装就行了，默认是C盘（好像也没得选）。既然curl通信不行，直接在控制台聊天呢？
ollama运行qwen2出错Error: llama runner process has terminated: signal: aborted (core dumped) ，已解决
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做格式转换时，使用的较高版本的llama.cpp库，而我们使用的版本偏低，导致不兼容。在网上查找资料，该种情况的原因是：qwen2的这些模型，在使用。升级后，版本：ollama version is 0.1.42。进入到ollama官网，选择重新下载安装即可。
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原因：Modelfile的模板格式不对，对的如下所示。1.ollama导入自己微调后的模型胡言乱语。下载llama.cpp。
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它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，例如 Llama 2。这里使用的是4.6.8的版本，这里是从github上拉了分支，直接部署在操作系统上的，如果是docker安装，那么请修改对应映射出来的config.local.json,然后重启fastgpt容器即可。注：本文章默认之前fastgpt都已经配置好了，这次只是新增一个qwen:7b的模型对接。在渠道清单中，点击刚才创建的渠道条目的“测试”按钮，如果配置没问题，那么测试可以通过。
解决微调后的模型导入ollama后出现”胡言乱语“情况
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先说结论，出现该问题的原因主要是因为Modelfile文件没有配置好。这个是ModelFile文件的配置，第一行的from为要用的模型地址。
大模型【Qwen2-7B本地部署（WEB版）】（windows）
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大模型是截止2024年上半年最强的AI，Qwen2是刚出来的号称国内最强开源大模型。这是大模型系列的第一篇文章，旨在快速部署看看最近出来的大模型效果怎么样，效果ok的话就微调自己的GPTs了。
使用Ollama简单部署本地Qwen2
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Ollama 是一个开源的、本地运行的 AI 聊天模型，允许在自己的设备上运行 LLM，无需依赖云服务。运行完成后就可以和大模型对话了，不过ollama 只有命令行模式运行，这里我下载了chatbox软件来运行，打开软件 模型设置选择ollama 以及 对应的ollama模型。windows下选择exe ，然后运行安装，安装完成后。1.5b就是对应安装Qwen2 1.5b大模型，如果使用7b 就是 ollama run qwen2:7b。首先安装ollama， 访问官网 下载 ollama 对应版本。
修复从Ollama导出的配置文件存在乱码的问题，解决离线导入GGUF模型文件进入Ollama的问题
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因为需要离线部署测试模型，但又不知道怎么写Ollama创建模型时用的Modelfile，可以先在外网利用Ollama的pull功能加载模型，然后就会自动在存放模型文件的“blobs”文件夹下，你可以用记事本打开一些小体积的文件，就会发现里面有配置信息，但是这个格式不是我需要的Modelfile的格式。3：接下来有个坑，你用记事本打开这个导出的模型文件，会发现部分乱码。4：为了解决乱码问题，不得已借助AI写了个解析/替换乱码的程序。至此，问题总算基本解决，虽然不完美，但已经不影响使用。
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老牛啊
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阿里云正式开源通义千问Qwen2系列模型，其中Qwen2-72B成为全球性能最强的开源模型，在全球权威测评中，性能超过美国最强开源模型Llama3-70B，也超过文心4.0、豆包pro、混元pro等众多中国闭源大模型。今天老牛同学部署和体验Qwen2-7B中等尺寸模型，包括本地部署、API嗲用和WebUI对话客户端……
利用ollama部署qwen2.5:7b
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### 部署Qwen2.5:7B模型使用Ollama指南 对于希望利用Ollama平台来部署Qwen2.5:7B模型的开发者而言，了解具体的配置流程至关重要。由于Qwen2.5系列下的多个版本遵循Apache 2.0开源协议[^1]，这意味着使用者可以在遵守该协议的前提下自由地修改和分发软件。 为了成功部署Qwen2.5:7B模型至Ollama环境，建议按照如下方法操作： #### 准备工作 确保本地开发环境中已安装必要的依赖项以及Python解释器。考虑到性能优化的需求，推荐选用较新的稳定版Python作为运行时支持。 #### 获取模型文件 访问官方仓库下载对应于Qwen2.5:7B预训练权重的压缩包，并将其解压到指定目录下以便后续加载调用。 #### 安装Ollama SDK 通过pip工具快速完成Ollama Python库的安装过程： ```bash pip install ollama ``` #### 编写启动脚本 创建一个新的Python文件用于编写初始化逻辑，下面是一个简单的例子展示如何连接远程服务器并上传模型参数： ```python from ollama import Client, ModelConfig client = Client(api_key='your_api_key_here') config = ModelConfig( name="qwen_2_5_7b", path="/path/to/unzipped/model/directory" ) response = client.upload_model(config) print(response.status_code) ``` 此段代码实现了向目标实例推送所需资源的功能，其中`api_key`需替换为实际有效的API密钥；而`/path/to/unzipped/model/directory`则应指向之前提到过的解压后的模型数据所在位置。 #### 启动服务端口监听 最后一步是在云端激活新导入的大规模语言处理单元，使之能够响应来自客户端的应用请求。这通常涉及到设置HTTP RESTful API接口或者其他形式的消息传递机制。
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