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      使用Ollama實現(xiàn)本地部署大模型

       netouch 2024-05-02 發(fā)布于北京

      打開Ollama的官網(wǎng),整個網(wǎng)頁上就只有一句顯眼的話:Get up and running with large language models, locally. 中文意思是:在本地快速上手并運行大型語言模型。

      1 什么是 Ollama?

      Ollama 是一種假設(shè)存在的本地大模型運行框架,允許用戶在自己的硬件環(huán)境中輕松部署和使用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。

      1.1 Ollama 特性概覽:

      • 易用性與廣泛支持:
        Ollama具有良好的生態(tài)支持,可以兼容不同架構(gòu)的大語言模型,截至今天(2024年3月20日),Ollama官網(wǎng)上公開支持的大模型就有70個之多。
      • 量化與推理能力:
        提供了對模型的量化和推理優(yōu)化能力,這使得模型能夠在有限計算資源下進行高效推理,并且能夠近乎無縫地遷移至相同架構(gòu)的開源大模型上。
      • 安全、快速、穩(wěn)定的服務(wù):
        使用Ollama,個人開發(fā)者或企業(yè)可以在不依賴云端的情況下,在本地設(shè)備上實現(xiàn)大模型的服務(wù)化,從而滿足隱私保護、實時響應(yīng)或其他特定需求。

      1.2 Ollama 資源網(wǎng)址

      官網(wǎng):https:///
      Gtihub:https://github.com/ollama/ollama

      2 安裝 Ollama

      訪問 Ollama 下載地址:https:///download
      1)macOS 版本
      圖1  下載 Ollama macOS 版本

      圖1 下載 Ollama macOS 版本

      注意上圖底部的 macOS 版本,請檢查是否具備安裝要求。

      點擊下方的“Download for macOS”按鈕,下載安裝文件的zip壓縮包。打開解壓縮后生成的文件 ollama.app,直接執(zhí)行即可完成安裝并運行。在終端窗口里輸入:

      ollama --version
      

      返回版本信息即表示安裝完成并正在運行。

      2) Windows 版本
      圖2  下載 Ollama Winsows 版本

      圖2 下載 Ollama Winsows 版本

      請注意,目前 Windows 版本為預(yù)覽版,切要求系統(tǒng)為 Windows 10 以上。

      點擊下方的“Download for Windows(preview)”按鈕,下載 .exe 可執(zhí)行安裝文件。
      執(zhí)行下載的文件,安裝過程中殺毒軟件提示有病毒,關(guān)閉殺毒軟件,或者將提示的執(zhí)行文件加入信任白名單,即可完成安裝和運行。

      打開 cmd 窗口,在命令行輸入執(zhí)行:

      ollama --version
      

      如果返回版本信息,即表示安裝成功!

      3 使用 Ollama

      Windows 和 macOS 在使用上幾乎沒有區(qū)別。訪問 Ollama 官網(wǎng),列舉了很多大模型,我們可以從中找一個模型進行測試:
      圖3  選擇或搜索模型

      圖3 選擇或搜索模型

      在首頁右側(cè)點擊 Models 連接,可以看到列舉的可以使用的大模型,當(dāng)然也可以通過其左邊的搜索框進行搜索。
      找個參數(shù)少一點的模型先測試一下,就下載“通義千問”的 qwen:0.5b-chat 模型,在 cmd 里輸入下面的命令:
      ollama pull qwen:0.5b-chat
      

      下載完成后,運行此模型,在 cmd 中輸入下面的命令:

      ollama run qwen:0.5b-chat
      

      簡單測試一些,可以運行了:
      圖4  在 Ollama 工具里運行和使用指定的模型

      圖3 選擇或搜索模型

      0.5b 的參數(shù),效果也確實只能呵呵了??吹浆F(xiàn)在,您應(yīng)該也會了,你可以下個 qwen:1.8b-fp16 或 gemma:2b 試試。

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