flask ip 端口设置无效,外网无法访问

今天在虚拟机Ubuntu的pycharm中写了一个falsk demo,其中ip设置为0.0.0.0,但是程序启动后,主机就是无法访问到该项目,但在虚拟机却能访问到。

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

起初一直以为是防火墙的问题,但是我从ufw status中可以看到我的端口是已经开放的了

    

在百思不得其解的时候,留意到flask的启动日志输出的ip是127.0.0.1:5000,这让我很郁闷,我不是已经指定0.0.0.0:5000了吗?

    

 越想越觉得奇怪,所以就在终端中试着运行一下,然后神奇地发现可以了

    

 可想而知,问题应该就是出现在pycharm上了,所以就google了一下,并在pycharm官网中找到了问题,原来代码中指定的ip和端口是无效的,需要在以下位置设置:

    

官网链接:https://www.jetbrains.com/help/pycharm/run-debug-configuration-flask-server.html 及截图:

INFO server config env="map[CUDA_VISIBLE_DEVICES: GPU_DEVICE_ORDINAL: HIP_VISIBLE_DEVICES: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION: HTTPS_PROXY: HTTP_PROXY: NO_PROXY: OLLAMA_CONTEXT_LENGTH:2048 OLLAMA_DEBUG:false OLLAMA_FLASH_ATTENTION:false OLLAMA_GPU_OVERHEAD:0 OLLAMA_HOST:http://127.0.0.1:11434 OLLAMA_INTEL_GPU:false OLLAMA_KEEP_ALIVE:5m0s OLLAMA_KV_CACHE_TYPE: OLLAMA_LLM_LIBRARY: OLLAMA_LOAD_TIMEOUT:5m0s OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:0 OLLAMA_MAX_QUEUE:512 OLLAMA_MODELS:/root/.ollama/models OLLAMA_MULTIUSER_CACHE:false OLLAMA_NEW_ENGINE:false OLLAMA_NOHISTORY:false OLLAMA_NOPRUNE:false OLLAMA_NUM_PARALLEL:0 OLLAMA_ORIGINS:[http://localhost https://localhost http://localhost:* https://localhost:* http://127.0.0.1 https://127.0.0.1 http://127.0.0.1:* https://127.0.0.1:* http://0.0.0.0 https://0.0.0.0 http://0.0.0.0:* https://0.0.0.0:* app://* file://* tauri://* vscode-webview://* vscode-file://*] OLLAMA_SCHED_SPREAD:false ROCR_VISIBLE_DEVICES: http_proxy: https_proxy: no_proxy:]" time=2025-03-31T09:33:46.598+08:00 level=INFO source=images.go:432 msg="total blobs: 0" time=2025-03-31T09:33:46.598+08:00 level=INFO source=images.go:439 msg="total unused blobs removed: 0" time=2025-03-31T09:33:46.599+08:00 level=INFO source=routes.go:1297 msg="Listening on 127.0.0.1:11434 (version 0.6.3)" time=2025-03-31T09:33:46.599+08:00 level=INFO source=gpu.go:217 msg="looking for compatible GPUs" time=2025-03-31T09:33:46.612+08:00 level=INFO source=gpu.go:602 msg="no nvidia devices detected by library /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.565.57.01" time=2025-03-31T09:33:46.614+08:00 level=WARN source=gpu.go:599 msg="version mismatch between driver and cuda driver library - reboot or upgrade may be required: library /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.520.61.05" time=2025-03-31T09:33:46.623+08:00 level=INFO source=gpu.go:377 msg="no compatible GPUs were discovered" time=2025-03-31T09:33:46.623+08:00 level=INFO source=types.go:130 msg="如何端口访问ollama
最新发布
04-01
<think>好的,我需要帮助用户解决两个问题:如何配置Ollama通过端口11434访问,以及解决NVIDIA设备和CUDA驱动版本的问题。首先,我需要回忆相关的引用内容,看看是否有可用的信息。 用户提到的引用[3]中提到了设置OLLAMA_HOST环境变量来添加监听端口,例如export OLLAMA_HOST=10.129.131.12:11434。这应该就是配置端口访问的关键步骤。我需要详细说明如何设置这个环境变量,可能包括临时和永久的方法,以及防火墙设置。 接下来是GPU兼容性问题。引用[1]提到,当服务器只有NVIDIA驱动而没有安装CUDA时会出现问题,解决方案是运行nvidia-smi检查驱动版本,并安装对应的CUDA Toolkit。同时,引用[2]讨论了在昇腾硬件上配置环境,这可能对NVIDIA问题没有直接帮助,但安装CUDA Toolkit的步骤是通用的。 用户的问题包括“无可用NVIDIA设备”和“CUDA驱动版本不匹配”。我需要分步骤解决这两个问题。首先,检查NVIDIA驱动是否安装正确,使用nvidia-smi命令。如果找不到该命令,说明驱动未安装,需要安装驱动。如果驱动已安装但CUDA未安装,需要安装对应版本的CUDA Toolkit。此外,CUDA版本可能需要与Ollama的要求匹配,用户需要根据Ollama的文档确认所需的CUDA版本,并升级驱动或CUDA Toolkit。 还需要考虑环境变量的配置,比如将CUDA路径添加到PATH中,以及验证CUDA安装是否成功。对于CUDA版本不匹配,可能需要卸载旧版本,安装新版本,或者使用conda环境管理不同版本的CUDA。 最后,要生成相关问题,可能需要包括Ollama的其他配置、性能优化、不同硬件支持等。 现在组织回答结构:先分步骤讲解端口配置,再处理GPU问题,每一步给出具体命令和检查方法,引用相关参考文献。最后生成相关问题。</think>### 如何配置Ollama端口访问及解决GPU兼容性问题 #### 一、配置Ollama通过端口11434访问 1. **设置监听端口** 通过环境变量`OLLAMA_HOST`指定服务监听地址和端口: ```bash export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 # 允许所有IP访问 # 或指定具体IP export OLLAMA_HOST=10.129.131.12:11434 ``` *临时生效*:直接在终端执行命令;*永久生效*:将命令添加到`~/.bashrc`或`/etc/profile`后执行`source ~/.bashrc`[^3]。 2. **重启Ollama服务** 确保配置生效: ```bash systemctl restart ollama # 使用systemd管理服务 ``` 3. **验证端口监听状态** 检查端口是否成功开放: ```bash netstat -tuln | grep 11434 ``` 4. **防火墙配置** 若服务器启用防火墙(如UFW),需放行端口: ```bash ufw allow 11434/tcp ufw reload ``` --- #### 二、解决NVIDIA设备及CUDA驱动问题 1. **检查NVIDIA设备识别** 执行命令验证驱动是否正常加载: ```bash nvidia-smi # 输出GPU状态及驱动版本 ``` *无输出*表示驱动未安装或加载失败,需重新安装驱动。 2. **安装NVIDIA驱动** - **Ubuntu/Debian**: ```bash apt install nvidia-driver-535 # 选择推荐版本 reboot ``` - **手动安装**:从[NVIDIA官网](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)下载对应驱动后执行: ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run ``` 3. **安装CUDA Toolkit** 根据`nvidia-smi`输出的CUDA版本要求,安装匹配的CUDA Toolkit: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run # 交互式安装,勾选驱动和CUDA组件 ``` 安装后添加环境变量至`~/.bashrc`: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc ``` 验证CUDA安装: ```bash nvcc --version # 显示CUDA编译器版本 ``` 4. **处理版本不匹配问题** - **升级驱动**:若CUDA Toolkit要求更高驱动版本,需先卸载旧驱动后安装新版本。 - **降级CUDA**:若无法升级驱动,选择与当前驱动兼容的CUDA版本(参考[NVIDIA兼容表](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html))。 - **容器化方案**:使用Docker运行Ollama,隔离CUDA环境依赖。 ---
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