使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型-优快云博客

Open WebUI和Ollama介绍

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。

以下是 Open WebUI 的一些主要特点：

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。
扩展性：这个平台是可扩展的，意味着可以通过添加新的插件或功能来定制和增强其能力，适应不同的使用场景和需求。
离线操作：Open WebUI 支持完全离线运行，不依赖于网络连接，适合在任何设备上使用，无论是在飞机上还是在偏远地区。
兼容性：它兼容多种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 的 API，这使得用户可以从多个来源选择和运行不同的语言模型。
自托管：用户可以在自己的服务器或设备上部署 Open WebUI，这为数据隐私和控制提供了更高的保障。
Markdown 和 LaTeX 支持：Open WebUI 提供了全面的 Markdown 和 LaTeX 功能，让用户可以生成富文本输出，这在科学和学术交流中非常有用。
本地 RAG 集成：检索增强生成（RAG）功能允许模型利用本地存储的数据进行更深入和具体的回答，增强了聊天交互的功能。

Ollama 是一个开源项目，其主要目标是简化大型语言模型（LLMs）的部署和运行流程，使得用户能够在本地机器或私有服务器上轻松运行这些模型，而无需依赖云服务。以下是 Ollama 的一些主要特点和功能：

简化部署： Ollama 设计了简化的过程来在 Docker 容器中部署 LLMs，这大大降低了管理和运行这些模型的复杂性，使得非专业人员也能部署和使用。
捆绑模型组件：它将模型的权重、配置和相关数据打包成一个被称为 Modelfile 的单元，这有助于优化模型的设置和配置细节，包括 GPU 的使用情况。
支持多种模型： Ollama 支持一系列大型语言模型，包括但不限于 Llama 2、Code Llama、Mistral 和 Gemma 等。用户可以根据自己的具体需求选择和定制模型。
跨平台支持： Ollama 支持 macOS 和 Linux 操作系统，Windows 平台的预览版也已经发布，这使得它在不同操作系统上的兼容性更好。
命令行操作：用户可以通过简单的命令行指令启动和运行大型语言模型。例如，运行 Gemma 2B 模型只需要执行 ollama run gemma:2b 这样的命令。
自定义和扩展性： Ollama 的设计允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型，这为模型的个性化使用提供了可能。

通过 Ollama，用户可以获得以下好处：

隐私保护：由于模型在本地运行，因此数据不需要上传到云端，从而保护了用户的隐私。
成本节约：避免了云服务的费用，尤其是对于大量请求的情况。
响应速度：本地部署可以减少延迟，提供更快的响应时间。
灵活性：用户可以自由选择和配置模型，以满足特定的应用需求。

Open WebUI和Ollama做了集成，可以轻松在web界面上管理大模型，支持在线下载，Ollama支持的模型可以在这里查看https://ollama.com/search

在这里插入图片描述

我们可以轻松的使用tong2.5和llama3大模型

在这里插入图片描述

快速使用

阿里云对Open WebUI做了预集成，可以通过链接，完成一键部署

在这里插入图片描述

部署后可以通过返回的登录地址直接使用.

在这里插入图片描述

计费说明

Open WebUI面板在阿里云上的费用主要涉及：

所选GPU云服务器的规格
磁盘容量
公网带宽

计费方式：按量付费（小时）或包年包月

预估费用在创建实例时可实时看到。

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望