李云blog

本文详细解析了云计算技术如何与AI音视频处理相结合,推动行业创新与发展。从基础概念到实际应用案例,全面揭示云计算在音视频领域的巨大潜力。
部署 Ollama 模型或服务的过程涉及多个步骤,包括环境准备、依赖安装以及配置管理等。以下是关于如何部署 Ollama 的详细介绍: ### 部署前的准备工作 在正式开始之前,需要确保服务器具备必要的硬件资源和软件支持。通常情况下,Ollama 对 GPU 和 CPU 性能有一定需求,因此建议使用高性能计算设备。 #### 安装 Docker 或其他容器化工具 为了简化部署流程并提高兼容性,推荐通过 Docker 来运行 Ollama 服务。Docker 提供了一个隔离的运行环境,可以有效减少因操作系统差异带来的问题[^3]。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io ``` 完成上述命令后即可启动 Docker 并验证其状态: ```bash sudo systemctl start docker docker --version ``` 如果未安装 Docker,则可以根据官方文档自行下载最新版本。 ### 获取 Ollama 映像文件 访问 GitHub 上由社区维护的相关仓库地址获取最新的镜像源码或者直接拉取预构建好的二进制包。 ```bash git clone https://github.com/ollama/ollama.git cd ollama make build ``` 对于大多数用户而言更简便的方式是从远程注册表中提取已编译完毕的映像: ```bash docker pull ollama/server:latest ``` ### 启动服务实例 创建一个新的容器并将端口映射到主机上以便外部能够正常访问 API 接口。 ```bash docker run -d \ --name=ollama-server \ -p 11434:11434 \ -v $(pwd)/models:/app/models \ ollama/server:latest ``` 这里 `-v` 参数用于挂载本地目录至容器内部路径 `/app/models` 下存储自定义加载的大规模语言模型权重数据集;而 `11434` 是默认监听 HTTP 请求的服务端口号。 此时可以通过浏览器打开链接 http://localhost:11434/ui 测试图形界面功能是否可用。 ### 调整参数优化性能表现 针对不同应用场景可能还需要进一步调整超参设定来满足特定业务逻辑的需求。例如增加最大上下文长度限制允许处理更加复杂的输入序列等等。 修改配置文件位于项目根目录下的 `.env.example` 复制重命名为`.env`,然后按照说明编辑对应字段值保存退出生效。 最后重启服务使更改立即应用: ```bash docker restart ollama-server ``` 以上就是整个基于 Linux 系统平台下快速搭建起一套完整的开源大模型推理框架解决方案的主要操作指南概述[^5]。
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