AIGC 实战:如何使用 Ollama 开发自定义的大模型(LLM)

虽然 Ollama 提供了运行和交互式使用大型语言模型(LLM)的功能,但从头开始创建完全定制化的 LLM 需要 Ollama 之外的其他工具和专业知识。然而,Ollama 可以通过微调在定制过程中发挥作用。以下是细分说明:

  1. 预训练模型选择:
    Ollama 提供了一个预训练的开源 LLM 库,例如 Llama 2。这些模型已经针对海量数据集进行了训练,可以用于各种任务。

  2. 使用 Ollama 微调:
    Ollama 允许您在您自己的特定数据上微调这些预训练模型。这包括在您的数据上训练模型,以提高其在与您的领域或用例相关的任务上的性能。

  3. Ollama 的作用:
    Ollama 通过以下方式简化微调过程:

    • 下载预训练模型。
    • 将模型转换为兼容格式。
    • 提供命令行界面,可在您的数据上运行微调过程。
    • 集成微调后的模型以进行交互。
  4. 额外的工具和专业知识:
    从头开始创建完全定制化的 LLM 涉及以下步骤:

    • 收集与您的特定领域相关的海量数据集。
    • 选择合适的 LLM 架构并从头开始使用您的数据训练它,这需要机器学习和深度学习方面的专业知识。
    • TensorFlow 或 PyTorch 等工具常用于此目的。
  5. 资源:
    虽然 Ollama 无法从头开始构建自定义 LLM,但它可以成为微调预训练模型的宝贵工具。探索 Ollama 的文档和在线教程以获取具体说明:https://ollama.com/
    如果您对完整的创建过程感兴趣,可以考虑搜索有关使用 TensorFlow 或 PyTorch 等工具构建自定义 LLM 的资源。

<think>好的,用户想查看服务器配置的环境变量,具体提到了CUDA_VISIBLE_DEVICES、OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、OLLAMA_HOST和OLLAMA_MODELS这几个变量。首先,我需要回忆在Linux系统中如何查看环境变量的方法,常用的有printenv、echo和env命令。然后针对每个变量解释其作用,确保信息准确。 用户可能是在配置深度学习或机器学习环境,尤其是涉及到CUDA和OLLAMA相关的工具。需要确认这些环境变量的具体用途,例如CUDA_VISIBLE_DEVICES用于控制GPU的可见性,OLLAMA相关的变量可能用于模型部署和配置。同时要注意用户可能遇到的环境变量未正确设置的问题,可以建议检查是否导出变量或者是否存在拼写错误。 另外,用户提供的引用内容里提到了sasldb_path,但似乎和当前问题关联不大,可能是个错误引用,但需要确认是否有其他相关配置可能影响环境变量。最后,生成的相关问题需要围绕环境变量的查看、设置和常见问题,确保覆盖用户可能遇到的后续疑问。</think>要查看服务器配置的环境变量,可以使用以下方法: ### 查看单个环境变量 ```bash echo $变量名 # 示例 echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES echo $OLLAMA_CONTEXT_LENGTH ``` ### 查看所有环境变量 ```bash printenv # 显示所有全局变量 env # 显示当前会话变量 ``` ### 特殊变量说明 1. **CUDA_VISIBLE_DEVICES** - 作用:控制GPU设备可见性 - 格式:`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`(显示前两个GPU) - 验证:`nvidia-smi`对比可见设备变化 2. **OLLAMA_HOST** - 作用:设置Ollama服务监听地址 - 示例:`export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434` 3. **OLLAMA_MODELS** - 作用:指定模型存储路径 - 示例:`export OLLAMA_MODELS=/opt/models` 4. **OLLAMA_CONTEXT_LENGTH** - 作用:设置模型上下文长度 - 示例:`export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096` ### 配置建议 在`~/.bashrc`或`/etc/profile`中添加永久配置: ```bash # CUDA配置 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # Ollama配置 export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 export OLLAMA_MODELS=/data/models export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192 ``` 配置后执行`source ~/.bashrc`立即生效[^1]。
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