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Ollama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架#xff0c;由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节#xff0c;一经推出就广受好评#xff0c;目前已在github上获得了46k star。
不管是著名的羊驼系列#xff0c;还是最新…
什么是 Ollama
Ollama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节一经推出就广受好评目前已在github上获得了46k star。
不管是著名的羊驼系列还是最新的AI新贵Mistral等等各种开源大语言模型都可以用Ollama实现一键安装并运行支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。
ModelParametersSizeDownloadLlama 27B3.8GBollama run llama2Mistral7B4.1GBollama run mistral
本文就让我们一起入门Ollama。
如何安装 Ollama框架
Ollama支持各个平台Mac、Windows 和 Linux也提供了docker image。 在Ollama官网或者Github可以下载然后一键安装Ollama框架
macOSWindowsLinux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
由于Ollama刚支持windows不久在windows上的相关配置还不够完善以下我将主要以Linux上运行Ollama来举例说明。
运行 Ollama 服务
在Ollama安装完成后 一般会自动启动 Ollama 服务而且会自动设置为开机自启动。安装完成后可以使用如下命令查看是否Ollama是否正常启动。如下例子中显示“Active: active (running)”表示Ollama已经正常启动。
yaml代码解读复制代码$ systemctl status ollama
● ollama.service - Ollama ServiceLoaded: loaded (/etc/systemd/system/ollama.service; enabled; vendor preset: enabled)Drop-In: /etc/systemd/system/ollama.service.d└─environment.confActive: active (running) since Thu 2024-03-07 09:09:39 HKT; 4 days agoMain PID: 19975 (ollama)Tasks: 29 (limit: 69456)Memory: 1.1GCPU: 14min 44.702sCGroup: /system.slice/ollama.service└─19975 /usr/local/bin/ollama serve在Linux上如果Ollama未启动可以用如下命令启动 Ollama 服务ollama serve或者 sudo systemctl start ollama。
通过分析Linux的安装脚本install.sh就会看到其中已经将ollama serve配置为一个系统服务所以可以使用systemctl来 start / stop ollama进程。
ini代码解读复制代码 status Creating ollama systemd service...cat EOF | $SUDO tee /etc/systemd/system/ollama.service /dev/null
[Unit]
DescriptionOllama Service
Afternetwork-online.target[Service]
ExecStart$BINDIR/ollama serve
Userollama
Groupollama
Restartalways
RestartSec3
EnvironmentPATH$PATH启动Ollama服务后可以查看当前的Ollama版本以及常用命令
sql代码解读复制代码~$ ollama -v
ollama version is 0.1.20
~$ ollama --help
Large language model runnerUsage:ollama [flags]ollama [command]Available Commands:serve Start ollamacreate Create a model from a Modelfileshow Show information for a modelrun Run a modelpull Pull a model from a registrypush Push a model to a registrylist List modelscp Copy a modelrm Remove a modelhelp Help about any commandFlags:-h, --help help for ollama-v, --version Show version informationUse ollama [command] --help for more information about a command.如何下载并运行大语言模型
至此已经完成Ollama框架的安装接下来可以用一条命令在本地运行大语言模型。以著名的羊驼举例ollama run llama2。
如果还没有下载过指定的大语言模型这条命令将会先执行ollama pull llama2将大语言模型下载到本地再在本地运行大语言模型。
下载完成后运行效果如下
less代码解读复制代码:~$ ollama run llama2who are you?I am LLaMA, an AI assistant developed by Meta AI that can understand and respond to human input in a conversational manner. I am trained on a massive dataset of text from the internet and can
generate human-like responses to a wide range of topics and questions. I can be used to create chatbots, virtual assistants, and other applications that require natural language understanding and
generation capabilities. Send a message (/? for help)REST API
Ollama还提供了API接口
vbnet代码解读复制代码curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: llama2,prompt:Why is the sky blue?,stream: false
}返回结果如下
json代码解读复制代码{model: llama2,created_at: 2024-02-26T04:35:10.787352404Z,response: The sky appears blue because of a phenomenon called Rayleigh scattering, which occurs when sunlight enters Earths atmosphere. The sunlight encounters tiny molecules of gases such as nitrogen and oxygen, which scatter the light in all directions. The shorter wavelengths of light, such as blue and violet, are scattered more than the longer wavelengths, such as red and orange. This is known as Rayleigh scattering, named after Lord Rayleigh, who first described the phenomenon in the late 19th century. As a result of this scattering, the light that reaches our eyes from the sun appears blue, especially when viewed from a distance. The closer we get to the horizon, the more the blue color appears to fade, as the light has to travel through more of the atmosphere, which scatters the shorter wavelengths even more. Its worth noting that the exact shade of blue can vary depending on the time of day and atmospheric conditions. For example, during sunrise and sunset, when the sun is low in the sky, the sky can take on a more orange or red hue due to the scattering of light by atmospheric particles. So, to summarize, the sky appears blue because of the way light interacts with the tiny molecules of gases in Earths atmosphere, particularly nitrogen and oxygen.,done: true,total_duration: 7001870820,load_duration: 4930376,prompt_eval_duration: 60907000,eval_count: 309,eval_duration: 6931593000
}使用API接口就可以实现更多灵活的功能比如与IDE插件配合实现本地的编程助手可参考如下文章 零基础入门AI搭建本地的编程助手
FAQ
如何查看运行的日志
在Linux上运行命令journalctl -u ollama即可查看运行日志。
如何配置本地大模型对局域网提供服务
在Linux上创建如下配置文件并配置环境变量 OLLAMA_HOST 来指定对局域网提供服务的地址再重启Ollama服务即可。
ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf
[Service]
EnvironmentOLLAMA_HOST0.0.0.0:11434如此配置后即可由一台GPU服务器为本地局域网提供大语言模型的服务。
本地有多张GPU如何用指定的GPU来运行Ollama
在Linux上创建如下配置文件并配置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定运行Ollama的GPU再重启Ollama服务即可。
ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf
[Service]
EnvironmentCUDA_VISIBLE_DEVICES1,2下载的大模型存储在哪个路径
默认情况下不同操作系统存储的路径如下
macOS: ~/.ollama/modelsLinux: /usr/share/ollama/.ollama/modelsWindows: C:\Usersusername.ollama\models
如何修改大模型存储的路径
Linux平台安装Ollama时默认安装时会创建用户ollama再将模型文件存储到该用户的目录/usr/share/ollama/.ollama/models。但由于大模型文件往往特别大有时需要将大模型文件存储到专门的数据盘此时就需要修改大模型文件的存储路径。
官方提供的方法是设置环境变量“OLLAMA_MODELS”但我在Linux上尝试后并没有成功。
分析Linux版的安装脚本install.sh后我发现是由于其中创建了用户ollama和用户组ollama然后将大模型存储到了该用户的目录/usr/share/ollama/.ollama/models而我的帐户对ollama帐户的一些操作并不能生效即使我再手动将我的帐户添加进ollama用户组也仍然会有一些权限问题导致对ollama帐户的目录操作不生效。
由于新建的ollama帐户并没有给我带来额外的便利最后我用以下步骤来实现修改大模型文件的存储路径 修改安装文件 install.sh取消其中创建用户ollama的步骤参考如下 shell代码解读复制代码# if ! id ollama /dev/null 21; then # status Creating ollama user... # $SUDO useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama
# fi
# status Adding current user to ollama group...
# $SUDO usermod -a -G ollama $(whoami)修改安装文件 install.sh使用我的帐户来启动ollama服务参考如下 ini代码解读复制代码 status Creating ollama systemd service...cat EOF | $SUDO tee /etc/systemd/system/ollama.service /dev/null
[Unit]
DescriptionOllama Service
Afternetwork-online.target[Service]
ExecStart$BINDIR/ollama serve
Usermyusername
Groupmyusername修改安装文件 install.sh添加如下配置中指定环境变量 OLLAMA_MODELS指定存储路径再用此安装文件来安装ollama。 ini代码解读
复制代码EnvironmentOLLAMA_MODELS/home/paco/lab/LLM/ollama/OLLAMA_MODELS或者在安装完成后创建如下配置文件并配置环境变量 OLLAMA_MODELS来指定存储路径再重启Ollama服务。 ini代码解读复制代码:~$ cat /etc/systemd/system/ollama.service.d/environment.conf
[Service]
EnvironmentOLLAMA_MODELSpath/OLLAMA_MODELS如何学习AI大模型
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。 学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。 1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集 获取方式 有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
