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本机部署大语言模型:Ollama和OpenWebUI实现各大模型的人工智能自由

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本机部署大语言模型:Ollama 和 OpenWebUI 实现各大模型的人工智能自由

本篇文章介绍在 window 系统下,安装 Ollama 并且安装 gemma(谷歌大模型)、llama2(脸书大模型)、qwen(阿里大模型)等大模型的教程,实现类似免费 ChatGPT 的 web 界面

本机部署大语言模型:Ollama 和 OpenWebUI 实现各大模型的人工智能自由

安装之后的 web 界面

本机部署大语言模型:Ollama 和 OpenWebUI 实现各大模型的人工智能自由

什么是 Ollama

Ollama 是一个开源项目,旨在让用户能够轻松地在其本地计算机上运行大型语言模型(LLM),是一个开源的大型语言模型服务。它支持各种 LLM,包括 Llama 3、Mistral 和 Gemma。

提供了类似 OpenAI 的 API 接口和聊天界面, 可以非常方便地部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用。支持热加载模型文件, 无需重新启动即可切换不同的模型。

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Ollama 官网:https://ollama.com/

Ollama GitHub 仓库:https://github.com/ollama/ollama

Ollama 文档:https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

Ollama 的优势

易用性:

1.Ollama 的 API 设计简洁明了,即使是初学者也可以轻松上手。2. 提供类似 OpenAI 的简单内容生成接口,极易上手使用。3. 类似 ChatGPT 的的聊天界面,无需开发直接与模型聊天。

灵活性:

1. 支持多种 LLM,如 Llama 2、Code Llama、Mistral、Gemma 等,并允许用户根据特定需求定制和创建自己的模型。2. 支持热切换模型,灵活多变。

可控性:

1. 可以本地运行 LLM,因此用户可以完全控制自己的数据和隐私。2. 可定制模型参数、数据目录和其他设置。

经济性:

1. 与使用云服务相比,本地运行 LLM 可以更省钱。

离线能力:

1. 可让您离线运行 LLM,这对于隐私和安全非常重要。

安装 Ollama

本次安装环境为:Windows11,当然其他系统也可以支持。

下载 Ollama

Ollama 下载地址:https://ollama.com/download

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安装 Ollama

安装也比较方便,双击打开 install

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安装完成没有提示,我们打开一个终端,本文以 Windows PowerShell 为例,大家也可以使用其他的:

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现在 Ollama 已经安装完了,我们需要在终端中输入下方命令运行一个大语言模型进行测试,这里以对在中文方面表现相对好些的千问为例,大家也可以使用其他的模型。

ollama run qwen
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安装成功,随便问几个问题。

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修改路径

可以看到,系统正在下载 qwen 的模型(并保存在 C 盘,C:\Users.ollama\models 如果想更改默认路径,可以通过设置 OLLAMA_MODELS 进行修改,然后重启终端,重启 ollama 服务。)

setx OLLAMA_MODELS "D:\ollama\model"

安装 Open WebUI

Open WebUI 是一个用于在本地运行大型语言模型(LLM)的开源 Web 界面。

在 window 下安装 docker

1. 启动 Hyper-v

打开控制面板,在程序与功能页面选择启用或 Windows 功能

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然后,重启计算机。

2. 安装 WSL

打开 powershell,以管理员的身份启动命令窗口,输入

wsl --update

wsl --install

如果不是已管理员身份启动则会报错:请求的操作需要提升

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然后再次重启电脑。

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3. 下载 Docker 软件

点击下载链接:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/

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4. 安装 Docker

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使用 Docker 部署 Open WebUI

在 Open WebUI 的 github 页面 https://github.com/open-webui/open-webui

可以看到,如果你的 Ollama 和 Open WebUI 在同一台主机,那使用下面显示的这一行命令就可以在本地快速进行部署:

docker run --3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

现在我们打开终端,比如 powershell,然后输入 docker,回车

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然后将上边在 docker 中部署 Open WebUI 的命令复制后粘贴到终端中,回车。

docker 安装 open-webui

docker run --3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
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使用 Open WebUI

安装完成后,在 Docker Desktop 中可以看到 Open WebUI 的 web 界面地址为:https://localhost:3000

或者内网 IP+ 端口,这样局域网的其他人也可以访问到

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设置为简体中文

点击右上角的设置,可以修改当前界面的语言为简体中文:然后点击保存即可。

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点击上方选择一个模型旁边的加号 + 可以增加大模型,点击下拉按钮可以选择当前使用哪一个已安装的模型,接下来就可以愉快的跟 ai 聊天了!

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使用 llama2(3.8G)

在 power shell 中输入

ollama run llama2

安装完成如图:

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在 Open WebUI 中会新增一个 llama2:latest 7B

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使用 llama3(4.7G)

ollama run llama3
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在 Open WebUI 中会新增一个 llama3:latest 8B

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使用 Mistral(4.1G)

Mistral 7B 是 Mistral AI 发布的 70 亿参数语言模型。Mistral 7B 是一种精心设计的语言模型,可提供高效和高性能以支持实际应用程序。由于效率的提高,该模型适用于需要快速响应的实时应用。发布时,Mistral 7B 在所有评估基准中均优于最佳开源 13B 模型 (Llama 2)。

安装:

ollama run mistral
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使用 gemma(5.0G)

ollama run gemma
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使用 qwen:14b(8.2G)

ollama run qwen:14b 
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结语

安装 Ollama 完成之后就可以在本地愉快的使用大模型了。

例如支持 gemma(谷歌大模型)、llama2(脸书大模型)、qwen(阿里大模型)等 70+ 主流大模型,还在不断增加。

正文完
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星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2024-05-14发表,共计2740字。
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