通过制作llama_cpp的docker镜像在内网离线部署运行大模型

对于机器在内网,无法连接互联网的服务器来说,想要部署体验开源的大模型,需要拷贝各种依赖文件进行环境搭建难度较大,本文介绍如何通过制作docker镜像的方式,通过llama.cpp实现量化大模型的快速内网部署体验。

一、llama_cpp介绍

LLaMA 全称是Large Language Model Meta AI,是由Meta AI(原FacebookAI研究实验室)研究人员发布的一个预训练语言模型。该模型最大的特点就是基于以较小的参数规模取得了优秀的性能,模型参数量从7B到65B, 与其他大型语言模型一样,LLaMA的工作原理是将一连串的单词作为输入,并预测下一个单词,以递归地生成文本。

LLaMA.cpp 项目是开发者 Georgi Gerganov 基于 Meta 的 LLaMA 模型实现的纯 C/C++ 版本,用于模型推理。 无需任何额外依赖,相比 Python 代码对 PyTorch 等库的要求,C/C++ 直接编译出可执行文件,跳过不同硬件的繁杂准备,可以在笔记本上运行,大大降低了门槛。

项目开源地址:GitHub - ggerganov/llama.cpp: Port of Facebook's LLaMA model in C/C++

二、镜像制作过程

1、下载基础镜像

在dockerhub上下载对应的镜像版本,关注需要的cuda版本和操作系统版本。

docker pull nvidia/cuda:11.2.2-devel-ubuntu20.04

运行镜像

docker run -id --gpus all -v D:\download:/app/model -p 8080:8080&nbs

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何在不使用`run`指令的情况下,从官下载大模型并在本地进行离线部署的问题。首先,我需要理清楚用户的具体需求。用户提到的“不用run指令”可能指的是避免使用类似Docker中的`docker run`命令,或者某些部署工具中的`run`命令,直接通过手动步骤完成部署。接下来,我需要结合提供的引用资料,特别是引用[1]、[2]、[3]、[4]中的信息,来构建解决方案。 首先,用户需要从官下载大模型。根据引用[1]和[4],使用Ollama时可以通过创建Modelfile并指定本地模型路径,例如`FROM ./qwen1_5-0_5b-chat-q5_k_m.gguf`,这表明用户需要先手动下载模型的GGUF文件到本地。官可能指的是Hugging Face或ModelScope,如引用[4]提到的,如果无法访问Hugging Face,可以转向ModelScope获取模型。 接下来是离线部署部分。引用[3]提到使用Docker部署时需要挂载存储卷,避免每次运行都拉取镜像。这可能与用户提到的“不用run指令”相关,用户可能希望直接使用现有镜像或本地文件,而不是通过`docker run`自动下载。不过用户的问题更偏向于如何手动下载模型并部署,而不是依赖运行命令自动处理。 然后考虑模型格式。引用[2]讨论了模型的量化与离线部署,说明需要将模型转换为GGUF等格式,并手动配置部署文件。这可能涉及使用量化工具,如llama.cpp或Ollama的Modelfile来加载模型。 步骤可能包括: 1. 手动下载模型文件:从官镜像站点获取GGUF格式的模型。 2. 准备部署环境:安装必要的依赖,如OllamaDocker环境。 3. 配置文件:创建Modelfile(Ollama)或编写Dockerfile,指定本地模型路径。 4. 构建镜像或直接启动服务:使用`docker build`代替`docker run`,或者通过Ollama的命令加载本地模型。 需要注意的细节是,用户可能需要确保模型文件的路径正确,权限设置,以及依赖库的版本兼容性。例如,引用[3]提到的硬件和软件要求,如CPU指令集、内存大小等,需满足模型运行的条件。同时,引用[4]提到使用ModelScope作为替代来源,需要指导用户如何从那里下载模型。 最后,验证部署是否成功,可能需要运行推理测试,确保模型能正常加载和使用。整个过程需要避免使用自动拉取模型的命令,而是完全依赖本地文件,从而实现离线部署。</think>### 分步解答:大模型离线部署方法(无需`run`指令) #### 1. **手动下载大模型文件** - **官/镜像站获取模型**: - **Hugging Face**:访问模型官方页面(如Qwen、DeepSeek等)的仓库,找到`.gguf`或`.bin`格式的模型文件[^1][^2]。 - **国内替代**:若无法访问Hugging Face,可使用**ModelScope**(阿里云平台)搜索并下载模型(例如Qwen的量化版本)[^4]。 - **示例命令**(以ModelScope为例): ```bash git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat-GGUF.git ``` #### 2. **准备本地部署环境** - **安装基础工具**: - **Ollama**:用于加载GGUF格式模型,下载离线安装包(如Linux的`ollama-linux-amd64`)[^1][^4]。 - **Docker(可选)**:若需容器化部署,提前安装Docker并配置持久化存储卷[^3]。 - **依赖检查**: - 确保CPU支持AVX2指令集(通过`cat /proc/cpuinfo | grep avx2`验证)。 - 内存建议≥64GB,GPU需NVIDIA驱动+CUDA(若使用GPU加速)。 #### 3. **配置模型加载文件** - **创建Ollama Modelfile**: ```dockerfile FROM ./qwen1_5-0_5b-chat-q5_k_m.gguf # 指定本地模型路径 PARAMETER num_ctx 4096 # 自定义上下文长度 ``` - **Docker部署配置**(若需容器化): - 编写`Dockerfile`,直接复制模型文件到镜像: ```dockerfile FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7 COPY qwen_model.gguf /app/model/ CMD ["python3", "inference_server.py"] ``` - 构建镜像(避免`docker run`自动拉取): ```bash docker build -t local/qwen:latest . ``` #### 4. **启动离线服务** - **Ollama本地运行**: ```bash ollama create qwen-local -f Modelfile # 创建模型定义 ollama run qwen-local # 启动交互(此时仅使用本地文件) ``` - **Docker容器启动**: ```bash docker start -v /local/model:/app/model local/qwen # 挂载本地模型 ``` #### 5. **验证部署** - 发送测试请求(如通过CURL或Python客户端): ```python import requests response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "qwen-local", "prompt": "你好" }) print(response.text) ``` --- ### 关键配置对比表 | 方法 | 优势 | 注意事项 | |--------------|---------------------------|------------------------------| | **Ollama** | 轻量、支持GGUF格式直接加载 | 需手动管理Modelfile路径 | | **Docker** | 环境隔离、便于扩展 | 需提前构建镜像,存储空间较大 | | **裸机部署** | 无额外开销,性能最优 | 依赖本地环境兼容性[^2] | --- ### 常见问题解决 - **模型加载失败**: - 检查模型文件权限:`chmod +r qwen_model.gguf` - 确认GGUF文件完整性(对比SHA256哈希值) - **性能低下**: - 参考引用[3]调整CPU核心绑定或GPU分配 - 使用量化版本(如`q5_k_m`降低计算需求) ---
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