iis7.5 网站打不开,本地生活服务小程序,怎么做免费的网站,可以用wordpress的云Ollama 是一个开源的人工智能平台#xff0c;专注于在本地高效运行大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;。通过 Ollama#xff0c;开发者可以在自己的机器上运行多种大规模语言模型#xff0c;而不必依赖于云端服务。它支持对大模型的管理和本地化部署#xff0c;并且…Ollama 是一个开源的人工智能平台专注于在本地高效运行大型语言模型LLMs。通过 Ollama开发者可以在自己的机器上运行多种大规模语言模型而不必依赖于云端服务。它支持对大模型的管理和本地化部署并且提供了易于使用的客户端接口和 WebUI 部署帮助开发者高效地与语言模型交互。
1. Ollama 的功能和作用
Ollama 提供了一系列功能专门用于本地化大模型的管理、部署和交互。它的核心功能包括
1.1 本地部署大语言模型
Ollama 允许用户在本地环境中运行大语言模型例如 GPT 系列、LLama、BERT 等这意味着数据可以保存在本地机器上避免了云端处理的隐私和延迟问题。
1.2 高效模型管理
Ollama 提供了一种高效的方式来管理本地模型。用户可以方便地下载、切换、加载和卸载模型并且可以在本地机器上进行模型调优。
1.3 支持多种大模型
Ollama 支持多种主流的开源大语言模型包括 GPT-2, GPT-3、LLaMA、T5、BERT 等。它允许用户导入、运行和对这些模型进行本地交互。
1.4 Web UI 可视化界面
Ollama 提供了一个 WebUI用户可以通过浏览器界面与语言模型进行交互。WebUI 提供了简洁易用的界面支持文本输入和输出查看。
1.5 Python API 支持
Ollama 提供 Python API允许开发者通过代码与模型交互可以集成到自己的应用程序或服务中进行更加灵活的操作。
2. Ollama 软件安装和参数设置
2.1 Ollama 安装步骤
Ollama 提供了多平台支持如 Linux、macOS 和 Windows。以下是通用的安装步骤
macOS 示例
下载 Ollama 安装包 访问 Ollama 官网下载适用于你的操作系统的最新版本。 安装步骤 对于 macOS你可以通过 Homebrew 安装
brew install ollama
安装完成后验证 通过以下命令验证安装是否成功
ollama --version
Linux 示例
安装依赖项
在 Linux 上首先需要安装一些依赖项例如 curl 和 tar
sudo apt-get install curl tar
下载并解压 Ollama 安装包
使用 curl 下载并解压
curl -LO https://ollama.com/download/ollama-linux.tar.gz
tar -xvzf ollama-linux.tar.gz
将 Ollama 添加到 PATH
sudo mv ollama /usr/local/bin/
验证安装
ollama --version
2.2 常用参数设置
Ollama 提供了一些常用的命令行参数以下是几个常见的命令及其参数
2.2.1 查看当前安装的模型
ollama list
该命令会列出本地已经安装的所有语言模型。
2.2.2 加载特定模型
如果想加载一个特定的模型可以使用以下命令
ollama run model_name
例如加载 deepseek-r1 模型 这里说明一下只有671B是满血deepseek大模型其它的都是阉割版。另外根据自身电脑配置选择规格参考如下配置太低是跑不动高规格模型的 模型 显存需求 内存需求 推荐显卡 性价比方案 7B 10-12GB 16GB RTX 3060 二手2060S 14B 20-24GB 32GB RTX 3090 双卡2080Ti 32B 40-48GB 64GB RTX 4090 租赁云服务器
ollama run deepseek-r1:1.5b(受硬件影响风云这里下载了一个最低版的入门级测试一下功能)
如下界面表示安装成功 2.2.3 获取模型帮助信息
ollama help command
例如查看 run 命令的帮助
ollama help run
3. Ollama 对大模型的管理
Ollama 允许用户高效管理本地的大模型。它提供了模型下载、切换、卸载、更新等功能支持用户根据需要进行灵活的操作。
管理命令包括
ollama list显示模型列表。ollama show显示模型的信息ollama pull拉取模型ollama push推送模型ollama cp拷贝一个模型ollama rm删除一个模型ollama run运行一个模型
3.1 下载和安装模型
用户可以通过 Ollama 的命令行工具来下载不同的大模型。以下载 LLaMA 模型为例
ollama install llama
模型会被自动下载并解压到本地环境中。你可以通过 ollama list 来检查已经安装的模型。
3.2 切换模型
通过 Ollama用户可以方便地切换不同的模型。例如你可以切换从 GPT-3 到 LLaMA
ollama switch llama
3.3 卸载模型
如果不再需要某个模型用户可以通过以下命令来卸载
ollama uninstall model_name
例如卸载 LLaMA
ollama uninstall llama
4. Ollama 导入大模型的具体方式和操作步骤
4.1 导入模型
Ollama 允许用户导入自定义的大语言模型。以下是导入模型的步骤
准备好模型文件首先确保你已经有了一个经过训练的大语言模型的文件。
模型上传如果你有本地的 .bin、.pth 等模型文件可以通过 Ollama 命令行工具上传这些文件到本地。
例如假设你已经下载了一个大模型文件 mymodel.pth可以使用以下命令导入该模型
ollama import --file /path/to/mymodel.pth
验证导入的模型导入后使用 ollama list 查看已安装的模型确保它已经正确安装。
5. Web UI 部署 Ollama 可视化对话界面
Ollama 提供了 WebUI 部署功能可以通过浏览器与语言模型进行交互。以下是 WebUI 的部署步骤
5.1 安装 WebUI 依赖
首先需要安装支持 WebUI 的依赖如 Node.js 和 npm。你可以使用以下命令来安装这些依赖
sudo apt-get install nodejs npm
5.2 启动 WebUI
风云选择了在Docker上安装一个Open-WebUI组件让DeepSeek-R1可以通过浏览器界面交互并赋予它联系上下文的能力。
具体来看需要先下载Docker桌面端如果不会的可以再去百度按照默认的引导完成安装即可再次打开PowerShell界面复制并执行以下这条指令风云帮大家省下去Github查找的时间了
docker run -d -p 3000:8080 --add-hosthost.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
该命令会启动一个 Web 服务器默认情况下WebUI 将会在 http://localhost:3000 上运行。
5.3 访问 WebUI
打开浏览器访问以下地址
http://localhost:3000
在这个界面上你可以与模型进行交互输入问题并得到模型的响应。 6. 用 Python 实现 Ollama 客户端 API 调用
Ollama 提供了 Python API允许开发者在 Python 环境中与语言模型进行交互。以下是 Python 客户端的集成步骤
6.1 安装 Ollama Python 库
使用 pip 安装 Ollama 的 Python 客户端
pip install ollama
6.2 Python 调用示例
以下是一个基本的 Python 示例展示如何通过 Ollama API 调用模型
import ollama# 流式输出
def api_generate(text:str):print(f提问{text})stream ollama.generate(streamTrue,modeldeepseek-r1:1.5b,prompttext,)print(-----------------------------------------)for chunk in stream:if not chunk[done]:print(chunk[response], end, flushTrue)else:print(\n)print(-----------------------------------------)print(f总耗时{chunk[total_duration]})print(-----------------------------------------)if __name__ __main__:# 流式输出api_generate(text天空为什么是蓝色的)# 非流式输出content ollama.generate(modeldeepseek-r1:1.5b, prompt天空为什么是蓝色的)print(content)在这个示例中我们加载了deepseek-r1:1.5b 模型发送了一个简单的问题请求并打印了模型的响应。
6.3 更多 API 调用
Ollama 的 Python API 提供了更多的功能例如调整温度、控制生成的最大token数等
response model.chat(中国首都是哪里?, temperature0.7, max_tokens100)
print(response[text])
Ollama 是一个强大的本地化大语言模型管理平台能够让开发者方便地在本地机器上运行和管理各种大模型。通过简单的命令行工具、WebUI 界面和 Python API用户可以高效地进行模型的管理、交互和集成。无论是对大模型的安装、更新、切换还是与模型的互动Ollama 都提供了直观且灵活的方式帮助开发者充分发挥大语言模型的优势。
