一分钱不花！手把手教你部署Google最强开源AI大模型Gemma教程

已于 2024-03-24 19:44:01 修改
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分类专栏： 大模型 文章标签： python 语言模型 ai AIGC
于 2024-03-24 15:56:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_74041379/article/details/136988909
谷歌发布的Gemma是强大的轻量级开源模型，本文详细介绍了如何使用Ollama工具在本地部署Gemma，包括系统准备、端口设置、Ollama和open-webui部署，以及其本地运行的优势，如私密性和断网可用性。

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一分钱不花！本地部署Google最强开源AI大模型Gemma教程
半个多月前，谷歌搞了一波突然袭击，毫无预兆地发布了新一代AI模型Gemma，并宣称这是全球性能最强大的轻量级开源系列模型。

经过实测，虽然Gemma的使用体验不如ChatGPT-4等成熟的闭源大模型，但是本地运行模式还是有其存在的意义的，对于私密性要求较强的用户，也可以在断网的情况下本地加载运行，不用担心相关信息泄露等等。
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介绍

Ollama：是一款能够在本地快速搭建大型模型的工具，使用户能够轻松进行模型部署和使用。

Gemma：是由谷歌开源的一种大型模型。

open-webui：是一个优秀的大型模型 Web 用户界面，简化了模型部署和管理。

开始搭建（完整视频）

第一步：前期准备

选择系统版本（短期实验可以使用腾讯云的竞价实例）

由于大型模型需要 GPU 进行运算，建议选择支持 GPU 显卡的服务器系统版本。本文选择的是 Ubuntu 22.04。
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端口问题：

注意要放开相应端口，本次实验以放开全部端口示例在这里插入图片描述
首次登录需要安装相应驱动，稍等即可
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安装完成！

第二步：部署 Ollama

  1. 使用以下命令安装 Ollama：

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

速度可能因为网络慢一些，等待即可
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  1. 安装完成后，编辑 Ollama 的服务配置文件：

    sudo vi /etc/systemd/system/ollama.service

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在 `ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve` 上面插入：
`Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"`

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  1. 开放 API 端口（默认端口为 11434），并重启服务器。
    在这里插入图片描述

  2. 访问 ip:11434 查看 Ollama 是否成功部署。

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第三步：部署 Gemma

运行以下命令(这里以7b为例)： ollama run gemma:7b

等待部署完成后即可开始使用 Gemma，这里是交互式使用，接下来继续安装openweb-ui

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

第四步：部署 open-webui

可以选择新建一个终端，运行的gemma不要停

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  1. 部署 Docker（根据不同系统安装 Docker）。

    sudo apt install docker.io

    在这里插入图片描述

  2. 运行以下命令安装 open-webui（请注意镜像地址，这是使用的是速度快的国内源）：

    sudo docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main

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  1. 启动容器(启动之后需要稍等1-2分钟，下载必要文件)：

    sudo docker run -d ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui

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4. 访问 IP:3000 进入 open-webui，注册账号（第一次注册的账号默认为管理员）。
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完美启动
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  1. 在模型中检查 Ollama 连接状态是否成功.

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  1. 点击头像进入管理员面板，将新用户默认改为用户（按需修改），省去用户需要审核的流程
    在这里插入图片描述

完美部署！

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作为轻量化模型的存在8G显存即可运行7B模型，2B模型更是不需要显卡就可以流畅运行在这里插入图片描述

注意：

经过实测，虽然Gemma的使用体验不如ChatGPT-4等成熟的闭源大模型，但是本地运行模式还是有其存在的意义的，对于私密性要求较强的用户，也可以在断网的情况下本地加载运行，不用担心相关信息泄露等等。

手把手教你搭建自己本地的ChatGLM
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通过本文的详细介绍，您应该能够顺利地将开源大模型部署到生产环境中。从环境搭建、模型优化到服务部署和性能监控，每一步都提供了具体的代码示例和解释。希望本文对您的研究和开发工作有所帮助。通过不断优化和调整，您可以进一步提升模型在实际应用中的性能和稳定性。
想转行AI大模型开发但不知如何下手？掌握这四个开源工具，让你领先一步！
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从0到1手把手教你使用Ollama本地部署大模型
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从零到一教会你ollama大模型本地部署与应用，老师都说写得好！
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按照需求运行相关的EXE文件。在build/bin目录。使用 Visual Studio 编译。Visual Studio 官网。下载Ollama软件进行安装。
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部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。
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一分钱不花！本地部署Google最强开源AI大模型Gemma教程
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谷歌发布了轻量级开源系列模型Gemma，其性能强大，可与主流开源模型竞争。通过Ollama可轻松部署Gemma模型，并使用JANAI美化UI界面。显卡在AIGC应用中至关重要，推荐选择性能强、显存大的NVIDIA系列显卡。半个月前，谷歌搞了一波突然袭击，毫无预兆地发布了新一代AI模型Gemma，并宣称这是全球性能最强大的轻量级开源系列模型。根据Google介绍，开源模型Gemma使用了和Gemini同源的技术，总共有20亿参数和70亿参数两种规模，每个规模又分预训练和指令微调两个版本。
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google发布最强开源模型gemma3
04-01
<think>好的，用户想了解Google最新发布的开源模型Gemma 3的详细信息。首先，我需要整理手头的引用资料。根据引用3，Gemma 3被描述为高性能、轻量级的AI模型，支持多语言和复杂任务，性能超过DeepSeek-V3，成为全球第二强的开源模型。而引用1提到谷歌的策略转变，通过Gemma在开源领域竞争，同时闭源追赶OpenAI。引用2和4则涉及下载和配置Gemma 3的步骤，比如从Hugging Face等平台获取，以及如何激活模型进行测评。 接下来需要将这些信息组织成结构清晰的回答。首先介绍Gemma 3的基本情况，包括定位、性能和技术亮点。然后说明其应用场景，比如单GPU部署和多语言支持。之后可以讨论谷歌的开源策略变化，引用1中的内容说明他们希望用Gemma在开源领域竞争，同时闭源模型追赶OpenAI。接着需要提到如何获取和部署Gemma 3，引用2和4提供了下载来源和配置步骤，但用户可能更关注关键点而非详细步骤，所以可以简要提及平台和基本流程。 另外，用户可能需要了解Gemma 3与其他模型的比较，比如Meta的Llama和Mistral，引用1提到这三者形成开源三巨头，因此需要对比各自的优势。最后，生成相关问题时要考虑用户可能感兴趣的后续问题，比如性能对比、部署方法、商业应用限制等。 需要确保回答符合格式要求，使用正确的中文表达，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。但当前内容中没有涉及数学公式，所以可能不需要。不过，如果有技术参数部分可能需要，但根据引用资料，暂时不需要。 检查是否有遗漏的信息点，比如Gemma 3支持的硬件环境（单GPU/TPU）、多语言能力、模型规模（7B参数，如引用4中的gemma-7b-it）等。引用3提到轻量级，适用于单GPU或TPU部署，这些都需要涵盖。 最后，确保引用标识正确对应，引用1、3讨论策略和性能，引用2、4涉及下载配置。注意不要混淆引用来源，正确标注在相应的内容后面。</think>### Google 开源模型 Gemma 3 详细介绍 #### 1. **模型定位与性能** Gemma 3 是 Google 最新推出的高性能开源模型，定位为轻量级 AI 模型，专为单 GPU 或 TPU 部署设计[^3]。其核心优势包括： - **性能领先**：在同等参数规模下，Gemma 3 的综合能力超越 DeepSeek-V3，成为全球第二强的开源模型（仅次于 Meta 的 Llama 3）。 - **多任务支持**：擅长处理复杂推理、数学计算和多语言任务（支持英语、中文、西班牙语等）。 - **高效部署**：针对资源有限场景优化，可运行于消费级 GPU 或云端单卡环境。 #### 2. **技术亮点** - **架构优化**：基于 Google 自研的 Pathways 系统，融合稀疏化训练和动态计算图技术，提升推理效率。 - **轻量化设计**：提供 2B（20 亿参数）和 7B（70 亿参数）版本，其中 7B 版本（如 `gemma-7b-it`）在多项基准测试中表现优异[^4]。 - **开源生态兼容**：支持通过 Hugging Face、Kaggle 等平台直接下载，并与主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）集成[^2]。 #### 3. **谷歌的开源策略转变** Gemma 3 的发布标志着 Google 在开源与闭源领域的双轨战略： - **开源竞争**：通过高性能小模型（Gemma）与 Meta 的 Llama、欧洲 Mistral 争夺开源市场主导权[^1]。 - **闭源追赶**：同时研发超大规模闭源模型，目标对标 OpenAI 的 GPT-4。 #### 4. **应用场景** - **边缘计算**：适用于移动设备、物联网终端等低功耗场景。 - **垂直领域微调**：企业可利用 Gemma 3 快速构建客服、代码生成等定制化模型。 - **学术研究**：提供透明可修改的代码，助力算法创新。 #### 5. **获取与部署** - **下载渠道**：从 Hugging Face、Ollama 或 Kaggle 获取模型权重与配置文件。 - **快速启动**：通过 Colab 或本地环境加载模型，使用示例代码进行推理测试（需激活模型权限）[^4]。 ```python # Hugging Face 示例代码（需安装 transformers 库） from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it") input_text = "解释量子计算的基本原理" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ```
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