ollama加载多个相同模型(三)

ollama加载多个相同模型(三)


前言

重新阅读了官方文档发现了更加简单的方式能快速复制一个模型
验证后只能复制一个,复制多个后发现模型id一样,指向的还是同一个模型,需要多个的话还是参考前两篇文章吧
(有新发现的话后续更新到这一篇)
官方地址


流程

  1. 关键命令:ollama show --modelfile llama3.2(llama3.2是复制的模型名称)
# Modelfile generated by "ollama show"
# To build a new Modelfile based on this one, replace the FROM line with:
# FROM llama3.2:latest
FROM /Users/pdevine/.ollama/models/blobs/sha256-00e1317cbf74d901080d7100f57580ba8dd8de57203072dc6f668324ba545f29
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ .Response }}<|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token"
  1. 创建一个Modelfile,任意位置创建都行,拷贝上面的内容
  2. 执行命令:ollama create choose-a-model-name -f Modelfile

总结

能在Modelfile中调整各个超参数
多看文档,多尝试

### 训练 Ollama加载的 DeepSeek 本地模型 对于已经在 Ollama 平台上加载的 DeepSeek 本地模型,训练过程涉及多个方面,包括环境准备、数据集整理以及具体的训练指令执行。 #### 环境配置 为了确保能够顺利地对 DeepSeek 模型进行微调或继续训练,在开始之前需确认已安装并正确设置了必要的依赖项和工具链。通常情况下,Ollama 提供了一个较为完整的开发环境支持,但仍建议检查官方文档获取最新的环境搭建指南[^1]。 #### 数据预处理 有效的训练离不开高质量的数据输入。针对特定应用场景收集足够的标注样本,并按照目标框架的要求对其进行清洗、转换等操作是非常重要的一步。这可能涉及到文本清理、分词、向量化等一系列NLP任务前置工作。具体到DeepSeek模型,应当遵循其设计之初所采用的数据格式标准来进行准备。 #### 启动训练流程 当一切就绪之后,可以通过命令行界面启动实际的训练进程: ```bash ollama train deepseek-v3 \ --data_path /path/to/your/dataset \ --output_dir ./results \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 8 \ --save_steps 500 \ --logging_steps 100 ``` 上述命令展示了如何指定参数来控制训练行为,比如设置迭代次数(`--num_train_epochs`)、批次大小(`--per_device_train_batch_size`)以及其他监控选项。请注意替换`/path/to/your/dataset`为真实路径位置。 #### 验证与评估 完成一轮或多轮次的训练后,应该利用测试集合验证改进效果,并通过各种指标衡量性能变化情况。此阶段有助于判断是否达到了预期目的或是还需要进一步调整优化策略。
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