【自然语言处理与大模型】Ollama拉取huggingface社区或modelscope社区的GGUF模型并部署

        huggingface社区和魔塔社区上的gguf模型现在都支持了ollama部署模型。本文做一个简单的使用总结,详细的官方文档我放在文末。

一、快速使用命令

(1)huggingface

ollama拉取并部署gguf模型命令

# hf.co是huggingface社区
# username/repository是模型在社区的路径
ollama run hf.co/{username}/{repository}

国内用户可以将hf.co改成hf-mirror.com

ollama run hf-mirror.com/{username}/{repository}

拉取带量化的gguf模型

# 命令
ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}
# 以千问模型为例
ollama run hf.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF:Q2_K

实际跑一下命令,发现huggingface社区拉取GGUF模型巨慢无比!

<think>好的,我需要帮助用户解决如何使用OllamaHuggingFace模型的问题。首先,我要回顾用户提供的引用内容,特别是引用[1]和引用[2],这些内容提供了关键步骤。 首先,用户提到的引用[1]中提到了OllamaHuggingFace Hub中使用GGUF模型的方法,以及加载ModelScope模型的集成。这说明用户可能需要通过HuggingFace模型仓库找到支持的GGUF格式模型,然后使用Ollama进行加载。引用[2]中提到了运行HuggingFace下载的模型需要修改Modelfile,调整模板、系统参数等,特别是对中文支持的问题。因此,用户可能需要配置这些参数来优化模型的中文表现。 接下来,我需要整理步骤。第一步是确认HuggingFace上的模型是否支持GGUF格式,因为Ollama可能需要这种格式。用户需要访问HuggingFace网站,搜索确认模型是否有GGUF版本。第二步是创建Modelfile,指定模型文件的路径URL,可能还需要添加模板和参数设置。引用[2]提到需要调整TEMPLATE、SYSTEM等,这可能涉及在Modelfile中添加相应的指令。第三步是构建运行模型,使用ollama create和ollama run命令。最后,可能需要配置API接口以便其他应用使用,例如通过ollama serve命令暴露端口。 另外,用户可能遇到模型不支持中文的情况,这时候需要在Modelfile中添加SYSTEM指令来设定中文环境,如引用[2]所述。同时,需要注意模型路径的正确性,确保Ollama能够访问到HuggingFace上的模型文件,可能需要使用wget下载到本地,者直接引用URL。 可能还需要考虑权限问题,比如是否需要在HuggingFace上获访问令牌,特别是私有模型的情况。但根据引用内容,用户可能使用的是公开模型,所以暂时不需要处理这个。另外,如果模型文件较大,下载时间可能较长,需要确保网络连接稳定。 最后,生成相关问题需要考虑用户在操作过程中可能遇到的疑问,比如模型格式、中文支持、API配置等,以及优化方法和常见错误的解决。</think>以下是使用OllamaHuggingFace模型的步骤详解: ### 一、获HuggingFace模型 1. 访问[HuggingFace模型库](https://huggingface.co/models),搜索支持GGUF格式的模型(如Llama3、Mistral等) 2. 找到模型GGUF文件下载链接,例如: ```bash wget https://huggingface.co/TheBloke/Llama-3-8B-GGUF/resolve/main/llama-3-8b.Q4_K_M.gguf ``` ### 二、创建Modelfile 新建`Modelfile`添加配置(以Llama3中文优化为例): ```dockerfile FROM ./llama-3-8b.Q4_K_M.gguf SYSTEM """你是一个中文AI助手,使用口语化中文回答""" PARAMETER temperature 0.7 TEMPLATE """[INST] {{ .Prompt }} [/INST]""" ``` ▲ 关键配置说明: - `SYSTEM`:强制模型使用中文交互[^2] - `TEMPLATE`:适配模型要求的指令格式 - `PARAMETER`:调整生成参数 ### 三、构建运行模型 ```bash ollama create example -f Modelfile # 创建模型 ollama run example # 启动交互 ``` ### 四、API对接配置 后台运行暴露API接口: ```bash ollama serve & # 默认监听11434端口 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "example", "prompt": "你好", "stream": false }' ``` ### 注意事项 1. 建议选择量化版本(如Q4_K_M)平衡性能显存占用 2. 中文支持需通过`SYSTEM`指令显式指定 3. 首次加载需要模型编译时间(约5-10分钟)
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